Naive Bayes-Klassifikator
Naive Bayes-KlassifikatorEs handelt sich um einen bedingten Wahrscheinlichkeitsklassifikator, der auf der naiven Bayes-Klassifikation basiert.
Funktionen des Naive Bayes-Klassifikators
Naive Bayes ist eine einfache Möglichkeit, einen Klassifikator zu erstellen. Das Modell weist Probleminstanzen, die aus einer endlichen Menge stammen, durch Merkmalswerte dargestellte Klassenbezeichnungen zu. Es handelt sich nicht um einen einzelnen Algorithmus zum Trainieren eines solchen Klassifikators, sondern um eine Reihe von Algorithmen, die auf demselben Prinzip basieren. Alle Naive-Bayes-Klassifikatoren gehen davon aus, dass Stichprobenmerkmale nicht mit anderen Merkmalen korreliert sind.
Bei einigen Arten von Wahrscheinlichkeitsmodellen können in überwachten Lernstichprobensätzen bessere Klassifizierungsergebnisse erzielt werden. In praktischen Anwendungen wird jedoch die Methode der Maximum-Likelihood-Schätzung zur Parameterschätzung des naiven Bayes-Modells verwendet, d. h., das naive Bayes-Modell ist auch ohne Verwendung der Bayes-Wahrscheinlichkeit oder des Bayes-Modells gültig.
Der Vorteil des Naive Bayes-Klassifikators besteht darin, dass zur Schätzung der notwendigen Parameter nur eine geringe Menge an Trainingsdaten erforderlich ist. Aufgrund der Annahme der Variablenunabhängigkeit müssen nur die Mittelwerte jeder Variablen geschätzt werden, ohne dass die gesamte Kovarianzmatrix bestimmt werden muss.