Наивный байесовский алгоритм — вероятностный алгоритм машинного обучения, используемый для задач классификации. Он работает, вычисляя вероятность того, что каждый объект будет связан с определенным классом, а затем использует эти вероятности для прогнозирования класса новой точки данных.
Чтобы реализовать Naive Bayes в Python, мы можем использовать библиотеку scikit-learn. Вот простой пример того, как использовать алгоритм Gaussian Naive Bayes для задачи бинарной классификации:
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.datasets import load_iris # Load the iris dataset iris = load_iris() # Create a Gaussian Naive Bayes model gnb = GaussianNB() # Fit the model to the data gnb.fit(iris.data, iris.target) # Predict the class of a new data point new_data_point = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]] predicted_class = gnb.predict(new_data_point) print(predicted_class)
В этом примере мы сначала загружаем набор данных радужной оболочки, используя функцию load_iris() из scikit-learn. Затем мы создаем гауссовскую наивную байесовскую модель, используя класс GaussianNB(), и подгоняем ее к данным, используя метод fit(). Наконец, мы предсказываем класс новой точки данных (в данном случае четырехмерный массив признаков, представляющих длину чашелистиков, ширину чашелистиков, длину и ширину лепестков цветка ириса), используя метод predict(), и печатаем результат. предсказанный класс на консоль.
Вот и все! Это простой пример того, как реализовать алгоритм наивного Байеса в Python с помощью scikit-learn. Конечно, существует множество вариаций наивного байесовского алгоритма (например, полиномиальный и наивный байесовский алгоритм Бернулли) и различные способы его использования для задач классификации, но это должно дать вам общее представление о том, как он работает.
Наивный байесовский алгоритм – это мощный алгоритм классификации, который можно применять к широкому кругу реальных задач. В этом руководстве мы рассмотрели основы наивного байесовского алгоритма, различные типы наивного байесовского алгоритма, вероятность и теорему Байеса, подготовку данных для наивного байесовского алгоритма, реализацию наивного байесовского алгоритма в Python с использованием scikit-learn
