樸素貝葉斯分類器(Naive Bayes Classifier)是一種基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假�(shè)的簡單概率分類算��
貝葉斯定理可以用來計(jì)算某�(gè)樣本屬于某一類別的概率。在樸素貝葉斯分類器�,我們假�(shè)每�(gè)樣本由一�(gè)或多�(gè)屬性組�,并且這些屬性之間相互獨(dú)�,即使它們與其他屬性組合時(shí)也是如此。使用這種假設(shè),我們可以使用貝葉斯定理來計(jì)算樣本屬于每�(gè)可能的類別的后驗(yàn)概率,并將樣本分配給具有最高后�(yàn)概率的類��
樸素貝葉斯分類器的主要優(yōu)�(diǎn)是它是一種簡單而有效的算法。它快�、易于實(shí)�(xiàn),并且可以用于大型數(shù)�(jù)集。此�,它對于高維�(shù)�(jù)集非常適�
但是,樸素貝葉斯分類器的一�(gè)明顯缺點(diǎn)是其“樸素”屬性假�(shè),即屬性之間彼此獨(dú)�。這很少成立,并且�??赡苄枰�?fù)雜的特征工程以使該假�(shè)合理�。此�,如果沒有足夠的�(shù)�(jù)對不同類別之間的先驗(yàn)概率�(jìn)行準(zhǔn)確的估計(jì),那么它的準(zhǔn)確性可能會(huì)受到影響�
由于其快速,簡單和易于擴(kuò)展(可處理大量的高維問題)的�(yōu)�(diǎn),樸素貝葉斯分類器經(jīng)常應(yīng)用于文本分類問題,例如垃圾郵件過�、情感分析和新聞分類等方�。此外,樸素貝葉斯算法在多種�(lǐng)域中也有廣泛�(yīng)�,如生物信息�(xué)、金融數(shù)�(jù)分析和圖像識別等�
維庫電子�,電子知�,一查百��
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