著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
1 はじめに
単純ベイズ分類とは何ですか?
「ナイーブ ベイズ」分類器は、ベイズの定理に基づいたシンプルで効果的な確率的分類法です。分類器は、特定の文書 (またはテキスト) について、各単語またはフレーズが条件付きで独立しており、その出現確率は単語またはフレーズが単独で出現する可能性のみに依存すると考えます。単純ベイジアン分類器は、各特徴の独立性を考慮してドキュメントを正確に分類できます。高効率、高精度、安定性という特徴があります。実際には、単純ベイジアン分類器は通常、サポート ベクター マシン (SVM) などの他のより複雑な分類器よりも優れたパフォーマンスを発揮します。
現在、多くのデータセットは Naive Bayes アルゴリズムを使用して分類できます。これらには、スパム フィルタリング、テキスト分類、画像認識、言語モデル、バイオマーカー、株価予測が含まれます。
単純ベイジアン分類アルゴリズムを選択する理由
1. 理解しやすく、実行しやすい
単純ベイジアン分類アルゴリズムは非常に理解しやすく、実装も簡単です。計算プロセスはより直感的であり、計算速度も高速です。式の導出が複雑になりすぎることを心配する必要はありません。
2. 計算上のオーバーヘッドが小さい
単純なベイジアン分類アルゴリズムは複雑なトレーニング プロセスを必要とせず、良好な分類結果を得るために必要なデータはごくわずかです。したがって、大量のデータを処理しても、コンピューターのリソースが過度に圧迫されることはありません。
3. さまざまな分野に応用可能
ナイーブベイジアンアルゴリズムは、テキストデータ、画像データ、音声信号など、さまざまな種類の特徴データを扱うことができます。また、不均衡なサンプル分布にも適応しながら、マルチクラス分類問題にも使用できます。
4. サンプルサイズの影響を受けない
単純ベイジアン アルゴリズムは教師なし学習アルゴリズムであるため、データに追加のラベルを付ける必要はありません。分類結果は入力データの分布と単純なデータの分布のみに依存します。