Mai jos este un exemplu de grafic de împrăștiere fictiv de x, y în care BLUE (0) și RED(1) sunt„ ținta ”. Punctul galben este intrarea mea și mă întreb care este prezicerea că acesta este fie BLUE (0), fie RED(1)
Prin utilizarea Gaussian Naive Bayes (GaussianNB), obțin o predicție de 0 cu o probabilitate de 99,99% (are sens)
Acum, când folosesc Bernoulli Naive Bayes (BernoulliNB), primesc o predicție de RED (1) cu o probabilitate de 0,4202. (BTW, Multinominal NB este, de asemenea, oprit: 0,57%)
Întrebări:
- Când se va folosi Bernoulli Naive Bayes (apreciați un exemplu) și
- De ce în acest caz predicția lui Bernoulli este atât de dezactivată?
Răspuns
Bernoulli Naive Bayes este doar pentru caracteristici binare. În mod similar, Bayes naiv multinomial tratează caracteristicile ca probabilități de eveniment. Exemplul dvs. este dat pentru caracteristicile non-binare cu valoare reală $ (x, y) $, care nu se află exclusiv în intervalul $ [0,1] $, deci modelele nu se aplică caracteristicilor dvs.
Un exemplu tipic (preluat din pagina wiki) pentru Bernoulli sau pentru multinomial NB este clasificarea documentelor, în care caracteristicile reprezintă prezența unui termen (în cazul Bernoulli) sau probabilitatea unui termen (în cazul multinomial).
Comentarii
- FYI: Bernoulli Naive Bayes vs. Multinomial Naive Bayes