Naive Bayes
Naive Bayes nimmt bedingte Unabhängigkeit der Merkmale an und klassifiziert mit dem Satz von Bayes, P(y|x)∝P(y)∏P(x_i|y); es ist einfach und effizient.
Zweck
Stellt einen schnellen Baseline-Klassifikator für Textklassifikation und hochdimensionale Daten bereit.
Mechanismus
Satz von Bayes plus bedingte Unabhängigkeitsannahme: P(y|x)∝P(y)∏P(x_i|y). Beim Training werden die A-priori-Wahrscheinlichkeit P(y) und die bedingten Wahrscheinlichkeiten P(x_i|y) geschätzt. Gauß-/Multinomial-/Bernoulli-Varianten passen zu verschiedenen Datentypen.
Anwendungsfälle
- Textklassifikation
- Spam-Filterung
- Stimmungsanalyse