Классификатори байесии содда чӣ гуна аст?

Классификатори Naive Bayes — ин як классфикатори эҳтимолӣ осон буда, асосан ба истифодаи теоремаи Байес бо тахмини мустақил будани хусусиятҳо асос ёфтааст.

Ният:

• Ҳамагӣ эҳтимолиятро ҳисоб мекунад, ки объект ба синф дохил мешавад, бо назардошти арзишҳои хусусиятҳо.
• Тахмин мезанад, ки ҳамаи хусусиятҳо мустақиланд, ки ин ҳисобҳоро содда мекунад.

Масалан: класификацияи почтаҳои электронӣ ҳамчун спам ё ғайриспам бо асоси калимаҳо дар матн.

Фоидаҳо:

• Тез ва осон дар иҷро.
• Дар маҷмӯъ бо маҷмӯаҳои калон кор мекунад.

Маҳдудиятҳо:

• Тахмини мустақил будани хусусиятҳо бисёр вақт иҷро намешавад, ки метавонад дақиқиро кам кунад.

Масалан дар Python бо истифодаи sklearn:

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

texts = ["паём спам", "мусоҳилаи муҳим", "харидорӣ кунед ҳоло", "навсозии лоиҳа"]
labels = [1, 0, 1, 0]  # 1 - спам, 0 - ғайриспам

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

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

new_text = ["харидорӣ мусоҳиба"]
X_new = vectorizer.transform(new_text)
prediction = model.predict(X_new)
print(prediction)  # Натиҷа [1] - спам