مصنف بايز الساذجإنه تصنيف احتمالي مشروط يعتمد على تصنيف بايز الساذج.

ميزات مصنف بايز الساذج

Naive Bayes هي طريقة بسيطة لبناء مصنف. يقوم النموذج بتعيين تسميات الفئة التي يتم تمثيلها بقيم الميزات لحالات المشكلة، والتي يتم أخذها من مجموعة محدودة. إنها ليست خوارزمية واحدة لتدريب مثل هذا المصنف، بل هي سلسلة من الخوارزميات تعتمد على نفس المبدأ. تفترض جميع مصنفات بايز الساذجة أن ميزات العينة غير مرتبطة بميزات أخرى.

بالنسبة لبعض أنواع نماذج الاحتمالات، يمكن تحقيق نتائج تصنيف أفضل في مجموعات عينات التعلم الخاضع للإشراف، ولكن في التطبيقات العملية، يتم استخدام طريقة تقدير الاحتمالية القصوى لتقدير معلمات نموذج بايز الساذج، أي أن نموذج بايز الساذج لا يزال صالحًا دون استخدام الاحتمال البايزي أو النموذج البايزي.

تتمثل ميزة تصنيف Naive Bayes في أنه لا يلزم سوى كمية صغيرة من بيانات التدريب لتقدير المعلمات الضرورية. بسبب افتراض استقلال المتغير، نحتاج فقط إلى تقدير متوسط كل متغير دون تحديد مصفوفة التغاير بأكملها.

كلمات ذات صلة: بايز الساذج، المصنف