Наивный Байес в деталях Объяснение

Этап обучения:
На этапе обучения нам нужно вычислить таблицу вероятностей из обучающих данных,
нам нужно найти,
(1) P(outlook = O / Play Golf=b);
где O ∈ {Солнечно, Пасмурно, Дождь}, b ∈ {да, нет}
(2) P(температура = t / Play Golf=b);
где t ∈ {Горячий, Мягкий, Прохладный
(3) P(Влажность = h / Играть в гольф=b);
где h ∈ {высокий, нормальный
(4) P(ветер = w / Играть в гольф=b);
где w ∈ {True, False}

Этап классификации:
Если мы получим новый экземпляр,
x’ = (Обзор = солнечно, температура = прохладно, влажность = высокая, ветер = правда)
что такое класс x’?
Таким образом, вероятность игры в гольф определяется:
P(Играть в гольф = да / х’)
= ( P(Обзор = солнечно/Играть в гольф = да) * P(Температура = Прохладно/Играть в гольф = да) * P(Влажность = Высокая/Играть в гольф = да) * P(Ветер = Правда/Играть в гольф = да) * P(Играть в гольф = да)) / P(x')
Вероятность не играть в гольф определяется:
P(Играть в гольф = Нет/x’)
= ( P(Обзор = солнечно/Играть в гольф = Нет) * P(Температура = Прохладно/Играть в гольф = Нет) * P(Влажность = Высокая/Играть в гольф = Нет) * P(Ветер = Правда/Играть в гольф = Нет) * P(Играть в гольф = Нет)) / P(x')
Поскольку знаменатель P(x’) является общим для обеих вероятностей, мы можем игнорировать P(x’) и найти пропорциональные вероятности как:
Итак, вероятность игры в гольф:
P(Играть в гольф = да / х’)
= ( P(Обзор = солнечно/Играть в гольф = да) * P(Температура = Прохладно/Играть в гольф = да) * P(Влажность = Высокая/Играть в гольф = да) * P(Ветер = Правда/Играть в гольф = да) * P(Играть в гольф = да))
= (2/9)*(3/9)*(3/9)*(3/9)*(9/14)
=0.0053
вероятность не играть в гольф:
P(Играть в гольф = Нет/x’)
= ( P(Обзор = солнечно/Играть в гольф = Нет) * P(Температура = Прохладно/Играть в гольф = Нет) * P(Влажность = Высокая/Играть в гольф = Нет) * P(Ветер = Правда/Играть в гольф = Нет) * P(играть в гольф = нет))
= (3/5)*(1/5)*(4/5)*(3/5)*(5/14)
=0.0205
здесь P(Играть в гольф = Нет/x’) › P(Играть в гольф = да/x’)
Таким образом, прогноз о том, что в гольф будут играть, — «Нет».
мы видели, как Наивный Байес хорошо работает с категориальными данными,
Теперь мы увидим Naive Bayes на текстовых данных.