1 / 12

NAÏVE BAYES

NAÏVE BAYES. THUẬT TOÁN PHÂN LỚP DỮ LIỆU. ĐẶT VẤN ĐỀ. Dũng nên mua máy tính của hãng nào ???. GIỚI THIỆU. Phân lớp Cho tập các mẫu đã phân lớp trước , xây dựng mô hình cho từng lớp Mục đích : Gán cho mẫu mới vào các lớp với độ chính xác cao nhất có thể. PHƯƠNG PHÁP NAÏVE BAYES.

tryna
Download Presentation

NAÏVE BAYES

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. NAÏVE BAYES THUẬT TOÁN PHÂN LỚP DỮ LIỆU

  2. ĐẶT VẤN ĐỀ Dũngnênmuamáytínhcủahãngnào ???

  3. GIỚI THIỆU • Phânlớp • Cho tậpcácmẫuđãphânlớptrước, xâydựngmôhìnhchotừnglớp • Mụcđích: Gánchomẫumớivàocáclớpvớiđộchínhxáccaonhấtcóthể

  4. PHƯƠNG PHÁP NAÏVE BAYES • Phânlớptheomôhìnhxácsuất • Dựđoánxácsuấtlàthànhviêncủalớpcủamẫumới • Nềntảng: dựavàođịnhlý Bayes • Cho X, Y làcácbiếnbấtkì • Dựđoán Y từ X • Lượnggiácácthamsốcủa P(X|Y), P(Y) trựctiếptừtậpdữliệuhuấnluyện • Sửdụngđịnhlý Bayes đểtính P(Y | X = x)

  5. GIỚI THIỆU Địnhlý Bayes Cụthể

  6. Vídụ Cho tậphuấnluyện

  7. Vídụ B1: Ướclượng P(Ci) với C1 = “Yes”, C2 = “No“ Ta thuđược P(Ci) P(C1) = 4/9 P(C2) = 5/9 VớithuộctínhThờitiết, ta cócácgiátrị: Nắng, Trời u ám, Mưa. VớithuộctínhNhiệtđộ, ta cócácgiátrí: Nóng, Mát, Lạnh Ta tính P(Thờitiết|Ci) và P(Nhiệtđộ|Ci) vớitừnggiátrịcủathuộctinh

  8. Vídụ P(Nắng|Ci) là: P(Trời u ám|Ci) là: P(Mưa|Ci) là:

  9. Vídụ P(Nóng|Ci) là: P(Mát|Ci) là: P(Lạnh|Ci) là:

  10. Hôm nay trờiNắngvàNóng Ví dụ Cónênđichơikhông ta???

  11. Vídụ Ta cóbảng: Ta cótỉlệsau: P(Yes|Nắng, Nóng) = 1/ 4* 1/ 4 = 1/ 16 P(No|Nắng, Nóng) = 3/ 5* 2/ 5 = 6/ 25  chọnkhôngđichơi

  12. THUẬT TOÁN NAÏVE BAYES Ưu điểm : • Dễ dàng cài đặt • Thời gian thi hành tương tự như cây quyếtđịnh • Đạt kết quả tốt trong phần lớn các trườnghợp Nhược điểm : • Giả thiết về tính độc lập điều kiện của cácthuộc tính làm giảm độ chính xác

More Related