数据挖掘算法和实践(三):朴素贝叶斯(mushrooms蘑菇数据集)
朴素贝叶斯同样是一种常用的分类算法,该算法依据概率论中贝叶斯定理建立模型,前提假设各个特征之间相互独立(这也是正式“朴素”的含义),这个假设非常极端,因为实际场景中多个特征一般存在相关性,特征相对独立的假设使得算法变得简单,因此在特征值有强相关性的场景中容易出现分类不准的问题。
朴素贝叶斯适用于维度非常高的数据集,速度快,可调参数少,非常适合为分类问题提供快速粗糙的基本方案,经常用于垃圾邮件分类等类似场景中,其数学原理很容易理解:如果你看到一个人总是做好事,则会推断那个人多半会是一个好人。这就是说,当你不能准确判断时候,可以依靠事物特定本质相关的事件出现的多少(概率)作为判断依据,贝叶斯定理:
该公式表示在B发生的条件下A发生的条件概率,等于A事件发生条件下B事件发生的条件概率乘以A事件的概率,再除以B事件发生的概率。公式中,P(A)叫做先验概率,P(A/B)叫做后验概率。
举个栗子:假设在校园里面,一个非常炎热的夏天晚上,伸手不见五指.......lol,这个时候迎面走来一个人,太远看不清楚ta的性别,但我们知道ta的特征是“短裤+短发”,而且事先有一些学生的调查样本,需要你根据某些特性大致判
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