الگوریتم بیز ساده (Naive Bayes) یک روش قدرتمند و در عین حال ساده در حوزه طبقهبندی دادهکاوی است. این الگوریتم بر پایه قضیه بیز (Bayes’ Theorem) بنا شده و یکی از سریعترین و کارآمدترین مدلها، به ویژه برای مسائلی است که شامل تعداد زیادی ویژگی (Feature) هستند.
۱. مبانی نظری: قضیه بیز
بیز ساده یک طبقهبندیکننده احتمالاتی است که بر اساس احتمال وقوع یک کلاس خاص (به عنوان مثال، دستهبندی یک ایمیل به عنوان “هرزنامه”)، با توجه به مجموعهای از ویژگیهای مشاهدهشده (به عنوان مثال، کلمات موجود در ایمیل)، عمل میکند.
۲. فرض استقلال (Naive Assumption)
ویژگی کلیدی و تعیینکننده این الگوریتم، که نام “ساده” (Naive) را برای آن به ارمغان آورده، فرض استقلال مشروط است. این فرض میگوید که تأثیر یک ویژگی بر کلاس، مستقل از سایر ویژگیها است.
در عمل، این فرض تقریباً هرگز در دادههای واقعی برقرار نیست (مثلاً در یک ایمیل، کلمات “لنز” و “دوربین” به احتمال زیاد به هم وابسته هستند)، اما با این حال، الگوریتم Naive Bayes اغلب نتایج بسیار دقیقی ارائه میدهد. این مقاومت در برابر نقض فرض استقلال یکی از دلایل اصلی محبوبیت آن است.
۳. نحوه عملکرد در عمل
الگوریتم بیز ساده برای انجام طبقهبندی، مراحل زیر را طی میکند:
- محاسبه احتمال پیشین (): بر اساس تکرار (فرکانس) هر کلاس در مجموعه داده آموزشی.
- محاسبه احتمال درستنمایی (): این محاسبه به نوع ویژگی بستگی دارد:
- ویژگیهای گسسته (Nominal): احتمال با استفاده از فرکانس وقوع مقدار آن ویژگی در آن کلاس خاص محاسبه میشود.
- ویژگیهای پیوسته (Numeric): اغلب فرض میشود که این ویژگیها از یک توزیع نرمال گوسی (Gaussian) پیروی میکنند. بنابراین، احتمال درستنمایی بر اساس میانگین و انحراف معیار مقادیر آن ویژگی در آن کلاس تخمین زده میشود.
- پیشبینی (Classification): برای یک نمونه داده جدید با مجموعهای از ویژگیها، الگوریتم احتمال پسین را برای هر یک از کلاسهای موجود محاسبه میکند و نمونه را به کلاسی اختصاص میدهد که بیشترین احتمال پسین را دارد (Maximum A Posteriori - MAP).
۴. مزایا و کاربردها
| مزایا | کاربردها |
|---|---|
| سرعت بالا: آموزش و پیشبینی بسیار سریع است. | فیلترینگ هرزنامه (Spam Filtering): کاربرد کلاسیک در طبقهبندی ایمیلها. |
| سادگی: پیادهسازی و درک آن آسان است. | تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): طبقهبندی نظرات کاربران به مثبت، منفی یا خنثی. |
| عملکرد خوب در دادههای بزرگ: به خوبی در مجموعه دادههای حجیم مقیاسپذیر است. | دستهبندی متنی (Text Categorization): طبقهبندی مقالات، اخبار یا اسناد. |
| حساسیت کم به بیشبرازش: کمتر از سایر مدلهای پیچیده، دچار بیشبرازش میشود. | سیستمهای توصیهگر (Recommender Systems): در برخی پیادهسازیهای اولیه. |
کلیدواژه ها : الگوریتم-بیز-ساده-Naive-Bayes-قضیه-بیز-Bayes-Theorem-طبقهبندی-Classification-دادهکاوی-Data-Mining-احتمال-پسین-Posterior-Probability-فرض-استقلال-Naive-Assumption-توزیع-نرمال-گوسی-Gaussian-Normal-Distribution-تحلیل-احساسات-Sentiment-Analysis-فیلترینگ-هرزنامه-Spam-Filtering-Weka-MAP-Maximum-A-Posteriori
