Підводячи підсумок, головна відмінність полягає в припущеннях моделювання та складності: Naive Bayes є простим і передбачає незалежність ознак, що робить його придатним для основних завдань класифікації з наборами даних скромного розміру. Повні байєсівські мережі є складнішими й дозволяють гнучко моделювати залежності між змінними. 28 вересня 2023 р.
Наївні класифікатори Байєса — це набір алгоритмів класифікації на основі теореми Байєса. Це не один алгоритм, а сімейство алгоритмів, де всі вони мають загальний принцип, тобто кожна пара ознак, що класифікується, не залежить одна від одної. Для початку розглянемо набір даних.
Емпіричний метод Байєса, також відомий як максимальна гранична ймовірність [1], представляє один підхід для встановлення гіперпараметрів. Наївний класифікатор Байєса — це простий імовірнісний класифікатор, заснований на застосуванні теореми Байєса з сильними (наївними) припущеннями незалежності.
Наївного Байєса називають наївним тому він передбачає, що кожна вхідна змінна є незалежною. Це сильне припущення та нереалістичне для реальних даних; однак ця методика дуже ефективна для широкого кола складних проблем.
Основою байєсівської статистики є теорема Байєса, який описує ймовірність виникнення події на основі попередніх знань про умови, пов’язані з цією подією.
Підводячи підсумок, головна відмінність полягає в припущеннях моделювання та складності: Naive Bayes є простим і передбачає незалежність ознак, що робить його придатним для основних завдань класифікації з наборами даних скромного розміру. Повні байєсовські мережі є більш складними, що дозволяє гнучко моделювати залежності між змінними.