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贝叶斯分类器经典讲解图文
2023-11-05
●贝叶斯分类器概述·朴素贝叶斯分类器
●高斯朴素贝叶斯分类器
·多项式朴素贝叶斯分类器
●贝叶斯分类器优化策略
●贝叶斯分类器案例分析
CATALOGUE
目录
贝叶斯分类器概述
定义
贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类方法,用于将数据点分配到不同的类别中。它通常用于文本分类、
垃圾邮件过滤、疾病预测等任务。
原理
贝叶斯分类器基于贝叶斯定理,通过计算每个数据点属于每个类别的概率,将数据点分配到概率最大的类别中。它假设每个数据点是独立的,不考虑数据点之间的关联性。
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独立性
贝叶斯分类器假设每个数据点是独立的,
不考虑数据点之间的关联性。
高效性
贝叶斯分类器通常具有较高的分类准确率和效率。
概率性
贝叶斯分类器基于概率模型进行分类,能够处理不确定性和随机性。
简单性
贝叶斯分类器算法相对简单,易于实现和理解。
贝叶斯分类器的特点
贝叶斯分类器的应用场景
文本分类
贝叶斯分类器广泛应用于文本分类任
务,如垃圾邮件过滤、主题分类等。
金融风控
贝叶斯分类器可用于金融风控领域,
识别欺诈行为、信用风险等。
推荐系统
贝叶斯分类器可以用于构建推荐系统,
根据用户的历史行为和偏好进行个性
化推荐。
医学诊断
贝叶斯分类器可以结合医学数据进行疾病预测和诊断,提高诊断准确率和效率。
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朴素贝叶斯分类器
定义与原理
定义
朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器。
原理
它假设每个特征之间相互独立,基于这个假设,它可以通过训练数据学习分类模型,并用这个模型对
新的数据进行分类。
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朴素贝叶斯分类器的优缺点
优点
简单易懂,易于实现。
在文本分类和垃圾邮件过滤等任务中表现出色。
朴素贝叶斯分类器的优缺点
·对于大规模数据集,朴素贝叶斯分类器通常比其他机器学习算法更快。
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缺点假设特征之间相互独立,这个
假设在现实中往往不成立,这会影响分类精度。
朴素贝叶斯分类器的优缺点
对于缺失数据,处理起来比较
困难。
对于连续特征,需要找到合适
的离散化方法。
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计算每个类别的先验概率
根据上面的计算结果,对于一个新的样本,计算它属于每个类别的后验概率,并选择后验概率最大的类别作为它的分类结果。
准备数据集
对于每个特征,计算它在每个类别下的条件概率
朴素贝叶斯分类器的实现步骤
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高斯朴素贝叶斯分类器
定义与原理
定义
高斯朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯
定理的简单概率分类器,假设特征符合高
斯分布(正态分布)。
VS
原理
基于贝叶斯定理,通过己知的样本数据,计算出各个类别的概率,然后根据新的特征向量,计算出各个类别的概率,选取最大概率的类别作为分类结果。
高斯朴素贝叶斯分类器的优缺点
简单、易于理解和实现。
优点
对于小数据集表现良好。
高斯朴素贝叶斯分类器的优缺点
·对于文本分类问题,特征提取简单且有效。
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缺点假设特征符合高斯分布,过
于简单且在实际应用中可能不成立。
高斯朴素贝叶斯分类器的优缺点
对于多分类问题,需要计算
每个类别的概率,计算量较大。
对于大规模数据集和复杂问
题,表现可能不如其他分类器。
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对于测试集中的每个样本,根
据已知的均值、方差和类别概率,计算出每个类别的概率,选取最大概率的类别作为分类结果。
高斯朴素贝叶斯分类器的实现步骤
基于训练集,计算每个类别的
概率和每个特征的均值和方差。
准备数据集,包括特征向量和
标签。
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将数据集分为训练集和测试集。
多项式朴素贝叶斯分类器
定义
多项式朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器。它假设特征之间相互独立,根据这个假设,计算每个类别的概率,然后选择概率最大的类别作为预测结果。
原理
多项式朴素贝叶斯分类器基于多项式分布假设,即特征之间相互独立。它通过计算每个类别的概率来预测类别,并选择概率最大的类别作为预测结果。
定义与原理
优点
多项式朴素贝叶斯分类器具有简单、易于理解和实现的特点。它能够处理离散和连续特征,并且对数据缺失和异常值具有较强的鲁棒性。此外,由于其基于概率的预测,可以提供不确定性的度量,这在某些情况下是有用的。
缺点
多项式朴素贝叶斯分类器的一个主要限制是它假设特征之间相互独立。这个假设在现实中往往不成立,因此模型的性能可能会受