Naive Bayes классификатору эмне?

Naive Bayes классификатору — бул жөнөкөй ыктымалдуу классификатор, ал Байес теоремасын колдонууга негизделген жана өзгөчөлүктөрдүн бири-биринен көз карандысыздыгына негизделген.

Идея:

• Өзгөчөлүктөрдүн маанилерин эске алуу менен объекттин класска кирүү мүмкүнчүлүгүн эсептейт.
• Бардык өзгөчөлүктөр көз карандысыз деп эсептелет, бул эсептөөлөрдү жөнөкөйлөтөт.

Мисал: тексттеги сөздөргө негизделген электрондук почталарды спам же спам эмес деп классификациялоо.

Артыкчылыктары:

• Жылдам жана оңой ишке ашырылат.
• Ири маалымат топторунда жакшы иштейт.

Чектөөлөр:

• Өзгөчөлүктөрдүн көз карандысыздыгынын болжолу көп учурда аткарылбайт, бул тактыкты төмөндөтүшү мүмкүн.

Python менен sklearn колдонуп мисал:

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

texts = ["спам билдирүү", "маанилүү жыйынтык", "азыр сатып ал", "жобо жаңылануусу"]
labels = [1, 0, 1, 0]  # 1 - спам, 0 - спам эмес

vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)

модель = MultinomialNB()
модель.fit(X, labels)

жаңы_текст = ["сатып алуу жыйынтык"]
X_new = vectorizer.transform(жаңы_текст)
болжоо = модель.predict(X_new)
print(болжоо)  # [1] - спам