Apakah algoritma Naive Bayes dalam Python?

Algoritma Naive Bayes dalam Python merujuk kepada algoritma pengelasan berdasarkan teorem Bayes Ia menggunakan apa yang dipanggil andaian "naif" bahawa setiap ciri adalah bebas untuk mengklasifikasikan teks. Dalam bidang pembelajaran mesin, algoritma Naive Bayes telah menjadi algoritma yang digunakan secara meluas dan digunakan dalam banyak bidang, seperti penapisan spam, analisis sentimen, dsb.

Teorem Bayes bermaksud bahawa, memandangkan kejadian B yang diketahui, kebarangkalian kejadian A berlaku ialah P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B) . Antaranya, P(A|B) mewakili kebarangkalian A berlaku apabila B berlaku; mewakili kebarangkalian B berlaku.

Idea teras algoritma Naive Bayes ialah untuk sampel teks yang diberikan, algoritma mengandaikan bahawa setiap ciri muncul secara bebas, dan mengira kebarangkalian bersyarat untuk setiap ciri, dan akhirnya mengira bahawa teks itu kepunyaan setiap kebarangkalian kategori, pilih kategori dengan kebarangkalian tertinggi sebagai keputusan pengelasan akhir.

Secara khusus, algoritma Naive Bayes perlu dilatih terlebih dahulu, iaitu, ia perlu menyediakan sekumpulan data teks terperingkat dan mengekstrak perkataan ciri daripadanya. Kata ciri ini boleh menjadi perkataan tunggal, atau ia boleh digabungkan menjadi frasa atau frasa mengikut peraturan tertentu. Kemudian, untuk setiap perkataan ciri, kekerapan dan kebarangkalian kejadian di bawah kategori berbeza dikira.

Dalam proses pengelasan, algoritma Naive Bayes mengira kebarangkalian bahawa teks tergolong dalam setiap kategori berdasarkan perkataan ciri yang terdapat dalam teks dan kebarangkalian perkataan ciri yang diperoleh semasa latihan, dan kemudian memperoleh hasil klasifikasi.

Perlu diambil perhatian bahawa algoritma Naive Bayes menganggap bahawa setiap ciri adalah bebas antara satu sama lain. Andaian ini mungkin tidak benar dalam aplikasi praktikal, jadi keputusan pengelasannya mungkin mempunyai ralat yang besar. Selain itu, algoritma Naive Bayes juga mempunyai keperluan tertentu untuk pemilihan kata ciri Perwakilan perlu dipilih, jika tidak, kesan pengelasan mungkin tidak sesuai.

Secara umumnya, algoritma Naive Bayes dalam Python ialah algoritma pengelasan yang mudah tetapi berkesan yang digunakan secara meluas dalam klasifikasi teks, analisis sentimen, penapisan spam dan medan lain. Dalam aplikasi praktikal, ketepatan dan kecekapan pengelasan boleh dipertingkatkan melalui penambahbaikan berterusan dan pengoptimuman data latihan.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah algoritma Naive Bayes dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!