Comment le théorème de Bayes est-il utilisé dans l’apprentissage automatique ?
Le théorème de Bayes est une méthode pour déterminer les probabilités conditionnelles, c’est-à-dire la probabilité qu’un événement se produise étant donné qu’un autre événement s’est déjà produit. … Ainsi, les probabilités conditionnelles sont indispensables pour déterminer des prédictions et des probabilités précises en Machine Learning .
Où est Bayes naïf utilisé ?
Naive Bayes utilise une méthode similaire pour prédire la probabilité de différentes classes en fonction de divers attributs. Cet algorithme est principalement utilisé dans la classification de texte et avec des problèmes ayant plusieurs classes.
Quand peut-on utiliser Bayes naïf ?
Naive Bayes est l’algorithme de classification le plus simple et le plus rapide, qui convient à une grande quantité de données. Le classificateur Naive Bayes est utilisé avec succès dans diverses applications telles que le filtrage du spam, la classification de texte, l’analyse des sentiments et les systèmes de recommandation.
Quand ne devriez-vous pas utiliser Bayes naïf ?
Inconvénients de Naive Bayes
- La principale limitation de Naive Bayes est l’hypothèse de caractéristiques prédictives indépendantes. …
- Si une variable catégorielle a une catégorie dans l’ensemble de données de test, qui n’a pas été observée dans l’ensemble de données d’apprentissage, le modèle attribuera une probabilité de 0 (zéro) et ne pourra pas faire de prédiction.
Pourquoi naïf Bayes fonctionne bien avec de nombreuses fonctionnalités ?
En raison de l’hypothèse d’indépendance de classe, les classificateurs naïfs de Bayes peuvent rapidement apprendre à utiliser des caractéristiques de grande dimension avec des données d’apprentissage limitées par rapport à des méthodes plus sophistiquées. Cela peut être utile dans les situations où le jeu de données est petit par rapport au nombre d’ entités , telles que des images ou des textes.