O‘zbekiston milliy universiteti “axborot xavfsizligi” kafedrasi «Intellektual tizimlar» fanidan mustaqil ishi

O‘ZBEKISTON RESPUBLIKASI OLIY VA O‘RTA MAXSUS TA’LIM VAZIRLIGI
MIRZO ULUG‘BEK NOMIDAGI
O‘ZBEKISTON MILLIY UNIVERSITETI
“AXBOROT XAVFSIZLIGI” KAFEDRASI



« Intellektual tizimlar»
fanidan

MUSTAQIL ISHI

“Sodda Bayes algoritmi(klassifikatori)”

Topshirdi: DADAXONOV MUHAMMADAYUBXON
Qabul qildi: MADRAXIMOV SHAVKAT & RAXIMOVA MEXRIBON





Toshkent 2023
Mundarija

“Sodda Bayes algoritmi(klassifikatori)” 1
Kirish 3
Sodda Bayes algoritmida ehtimollikni bashorat qilish 5
Sodda Bayes algoritmining turlari 6
Sodda Bayes algoritmini qo'llash 7
Kutubxonalarni import qilish 8
Kutubxonalarni import qilish 8
Xulosa 8
Foydalanilgan adabiyotlar 9

Kirish

Intellektual tizimlarni o'rganishda Sodda Bayes tasnifi tasniflash vazifasi uchun oddiy va kuchli algoritmdir. Ushbu yadroda men Python va Scikit-Learn bilan Sodda Bayes tasnifi algoritmini amalga oshiraman. Men bir kishi yiliga 50K dan ortiq daromad oladimi yoki yo'qligini taxmin qilish uchun Sodda Bayes klassifikatorini yarataman.

Intellektual tizimlarni o'rganishda Sodda Bayes tasnifi tasniflash vazifasi uchun oddiy va kuchli algoritmdir. Sodda Bayes tasnifi xususiyatlar o'rtasida kuchli mustaqillik faraziga ega Bayes teoremasini qo'llashga asoslangan. Sodda Bayes tasnifi tabiiy tilni qayta ishlash kabi matn ma'lumotlarini tahlil qilish uchun foydalanganda yaxshi natijalar beradi.
Sodda Bayes modellari sodda Bayes yoki mustaqil Bayes (simple Bayes or independent Bayes) sifatida ham tanilgan. Bu nomlarning barchasi Bayes teoremasining klassifikatorning qaror qoidasida qo'llanilishiga ishora qiladi. Naif Bayes klassifikatori Bayes teoremasini amalda qo'llaydi. Ushbu tasniflagich Bayes teoremasining kuchini mashinani o'rganishga olib keladi
Bayes teoremasi P(c|x) aposterior ehtimalligini P(c), P(x) va P(x|c) ehtimolliklar asosida hisoblash imkonini beradi.

Bayes klassifikatori asosida maksimal ehtimollik yotadi, ya’ni d obyekt sinfga tegishli hisoblanadi, agar maksimal aposterior ehtimollikka erishilsa: . Bayes formulasi bo’yicha

,
bu yerda - obyektning sinf obyektlari orasida uchrashi ehtimolligi; va - sinfi va obyektning aprior ehtimolligi (oxirgisi, sinfning tanlanishi va tushirib qoldirish mumkin).
Agar klassifikatsiya qilinuvchi obyektlar tavsiflovchi barcha alomatlar o’zaro teng huquqli va bir-biri bo’g’liqmasligi haqidagi “sodda” faraz qilinsa, u holda ehtimolligini alomatlarning sinf obyektlari orasida uchrashi ehtimolliklari ko’paytmasi sifatida hisoblash mumkin:
,
bu yerda - alomatning bo’lishidagi hissasining ehtimollik bahosi.
Amalda juda kichik shartli ehtimolliklarni ko’paytirishda qiymatli razrayadlarni yoqotish holati kuzatiladi, shu sababli ehtimollik baholari o’rniga ehtimollik logorifmlaridan foydalaniladi. U holda SBA ko’rinishi quyidagicha bo’ladi:
.