Perbezaan antara Naive Bayes dan Decision Trees

Naive Bayes dan pepohon keputusan ialah algoritma pembelajaran mesin yang biasa digunakan untuk masalah klasifikasi dan regresi. Kedua-duanya adalah pengelas berdasarkan model kebarangkalian, tetapi pelaksanaan dan matlamatnya berbeza sedikit. Naive Bayes adalah berdasarkan teorem Bayes, dengan mengandaikan bahawa ciri adalah bebas antara satu sama lain, dan mengelaskan dengan mengira kebarangkalian posterior. Pohon keputusan mengklasifikasikan berdasarkan hubungan bersyarat antara ciri dengan membina struktur pokok. Naive Bayes sesuai untuk masalah seperti klasifikasi teks dan penapisan spam, manakala pepohon keputusan sesuai untuk masalah yang terdapat hubungan yang jelas antara ciri. Pendek kata, Naive Bayes lebih sesuai untuk ciri berdimensi tinggi dan data sampel kecil

1. Prinsip asasnya berbeza

Naive Bayes dan pepohon keputusan adalah pengelas berdasarkan teori kebarangkalian. Naive Bayes menggunakan teorem Bayes untuk mengira kebarangkalian kelas yang diberi ciri. Pokok keputusan melakukan pengelasan dengan membahagikan set data kepada subset untuk membina struktur pokok.

2. Andaian yang berbeza

Pengkelas Naive Bayes mengandaikan bahawa semua ciri adalah bebas antara satu sama lain, iaitu kejadian satu ciri tidak akan menjejaskan kejadian ciri yang lain. Hipotesis ini dipanggil hipotesis Naive Bayes. Walaupun andaian ini menjadikan pengelas Bayes naif mudah dilaksanakan, ia mungkin membawa kepada beberapa keputusan pengelasan yang tidak tepat dalam aplikasi praktikal. Oleh kerana korelasi antara ciri selalunya wujud dalam situasi kehidupan sebenar, mengabaikan saling kebergantungan ciri boleh menyebabkan penurunan dalam prestasi pengelas. Oleh itu, apabila menggunakan pengelas Naive Bayes, pemilihan ciri yang teliti dan prapemprosesan data yang sesuai diperlukan untuk meminimumkan saiz Naive Bayes

Pengelas pokok keputusan tidak membuat sebarang andaian mandatori, ia boleh mengendalikan Set Data dengan sebarang jenis ciri. Ia melakukan pengelasan dengan membahagikan ciri kepada subset yang lebih kecil untuk membina struktur pokok.

3. Jenis data yang berbeza

Pengkelas Naive Bayes sesuai untuk data diskret dan berterusan, tetapi data berterusan perlu didiskrisikan. Ia juga boleh mengendalikan pelbagai klasifikasi dan masalah klasifikasi binari.

Pengkelas pokok keputusan boleh mengendalikan kedua-dua data diskret dan berterusan. Untuk data diskret, pengelas pokok keputusan boleh digunakan secara langsung, manakala untuk data berterusan, pendiskretan diperlukan. Pengelas pokok keputusan juga boleh mengendalikan pelbagai klasifikasi dan masalah klasifikasi binari.

4. Kerumitan model yang berbeza

Model pengelas Naive Bayes adalah sangat mudah, kerana ia hanya perlu mengira kebarangkalian setiap ciri dan menggunakan teorem Bayes untuk mengira kebarangkalian bersyarat. Oleh itu, ia sangat pantas untuk dikira dan sesuai untuk set data berskala besar. Walau bagaimanapun, disebabkan oleh pengehadan andaian Naive Bayes, ia mungkin tidak menangkap perhubungan yang kompleks dalam data.

Kerumitan model pengelas pokok keputusan bergantung pada kedalaman pokok dan bilangan nod. Jika pepohon keputusan terlalu rumit, overfitting mungkin berlaku. Untuk mengelakkan overfitting, kerumitan pokok keputusan boleh dihadkan melalui teknik seperti pemangkasan. Walaupun pepohon keputusan agak lambat untuk dikira, ia boleh menangkap perhubungan yang kompleks dalam data.

5. Kebolehtafsiran yang berbeza

Hasil pengelas pokok keputusan sangat mudah difahami dan ditafsir, kerana ia boleh menjana struktur pokok, dan setiap nod sepadan dengan nilai ciri. Ini menjadikan pengelas pokok keputusan sangat popular, terutamanya apabila anda perlu menerangkan sebab model itu membuat ramalan tertentu.

Hasil pengelas Naive Bayes juga boleh ditafsirkan, tetapi ia tidak menjana struktur pokok. Sebaliknya, ia mendarabkan kebarangkalian setiap ciri dengan kebarangkalian terdahulu dan mengira kebarangkalian posterior untuk setiap kelas. Pendekatan ini boleh menetapkan nilai kebarangkalian kepada setiap kategori, tetapi ia menyukarkan untuk menerangkan cara model membuat ramalannya.

6. Mengendalikan Data Tidak Seimbang

Apabila berurusan dengan data tidak seimbang, pengelas Naive Bayes biasanya berprestasi lebih baik daripada pengelas Decision Tree. Pengelas Naive Bayes boleh mengendalikan data tidak seimbang dengan melaraskan kebarangkalian kelas terdahulu, dengan itu meningkatkan prestasi pengelas. Pengelas pokok keputusan mungkin tersalah klasifikasi apabila berurusan dengan data yang tidak seimbang kerana ia cenderung untuk memilih kategori yang lebih besar sebagai hasil pengelasan akhir. . Jika terdapat bunyi bising dalam data, ia mungkin memberi kesan yang lebih besar pada hasil pengelasan. Pengelas pepohon keputusan agak teguh kepada data bising kerana ia boleh mengendalikan data bising melalui berbilang nod tanpa mempunyai kesan yang berlebihan terhadap prestasi keseluruhan model.

Atas ialah kandungan terperinci Perbezaan antara Naive Bayes dan Decision Trees. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!