Veri Madenciliği

Naive Bayes Algoritması

veri madenciliği

Naive Bayes Sınıflandırması” Makine öğreniminde öğreticili öğrenme alt sınıfındadır. Yani sınıflandırılması gereken sınıflar ve örnek verilerin hangi sınıflara ait olduğu bellidir.


Bayes Teoremi

Naive Bayes sınıflandırıcısı Bayes teoreminin bağımsızlık önermesiyle basitleştirilmiş halidir.

P(A|B) = \frac{P(B | A)\, P(A)}{P(B)}
P(A|B) ; B olayı gerçekleştiği durumda A olayının meydana gelme olasılığıdır (bakınız koşullu olasılık )
P(B|A) ; A olayı gerçekleştiği durumda B olayının meydana gelme olasılığıdır
P(A) ve P(B) ; A ve B olaylarının önsel olasılıklarıdır.

Burada önsel olasılık Bayes teoreminine öznellik katar. Diğer bir ifadeyle örneğin P(A) henüz elde veri toplanmadan A olayı hakkında sahip olunan bilgidir. Diğer taraftan P(B|A) ardıl olasılıktır çünkü veri toplandıktan sonra, A olayının gerçekleşmiş olduğu durumlarda B olayının gerçekleşme ihtimali hakkında bilgi verir.

Konu ile ilgili olarak detaylı bilgiyi 

https://tr.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_s%C4%B1n%C4%B1fland%C4%B1r%C4%B1c%C4%B1

adresinden alabilirsiniz.

Doç. Dr. Şadi Evren ŞEKER, lisans, yüksek lisans ve doktorasını bilgisayar mühendisliği alanında tamamlamış ve şu anda İstanbul Medeniyet Üniversitesi’nde İşletme Bölüm Başkanlığı görevini yürütmektedir.
İletişim : SadiEvrenSEKER.com