Naive Bayes

Naive Bayes Nasıl Çalışır?

Algoritma, bir veri noktasının belirli bir sınıfa ait olma olasılığını hesaplayarak çalışır. Gözlemlenen bir dizi özellik göz önüne alındığında, bir sınıfın son olasılığını belirlemek için Bayes teoremini kullanır. "Naif" bağımsızlık varsayımı bu hesaplamayı önemli ölçüde basitleştirir. Özellikler arasındaki karmaşık ilişkileri dikkate almak yerine, model her bir özelliğin sonuca katkısını tamamen ayrı olarak ele alır.

Örneğin, bir Naive Bayes sınıflandırıcısı bir e-postayı spam veya spam değil olarak sınıflandırırken "satış" kelimesinin varlığının "ücretsiz" kelimesinin varlığından bağımsız olduğunu varsayar. Bu varsayım nadiren doğrudur, ancak modelin büyük miktarda eğitim verisine ihtiyaç duymadan çok hızlı bir şekilde öğrenmesini ve tahminlerde bulunmasını sağlar. Naive Bayes'i Bayesian Network'ten ayırmak önemlidir; her ikisi de Bayesian ilkelerini kullansa da, Bayesian Network karmaşık bağımlılıkları temsil edebilen daha genel bir modeldir, Naive Bayes ise katı bir bağımsızlık varsayımına sahip belirli bir sınıflandırıcıdır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Naive Bayes, özellikle metinle ilgili görevlerde hızı ve basitliği nedeniyle değerlidir.

• Spam Filtreleme: Bu klasik bir uygulamadır. E-posta hizmetleri, gelen e-postaları spam veya spam değil olarak sınıflandırmak için Naive Bayes kullanır. Model, büyük bir e-posta veri kümesi üzerinde eğitilir ve spam mesajlarda belirli kelimelerin görünme olasılığını öğrenir. Örneğin, "tebrikler", "kazanan" ve "ücretsiz" gibi kelimelerin spam olma olasılığı daha yüksek olabilir. Apache SpamAssassin projesi, Bayesian filtrelemeyi içeren gerçek dünyadan bir örnektir.
• Metin ve Belge Sınıflandırma: Naive Bayes, Doğal Dil İşleme (NLP) alanında belgeleri kategorize etmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin, haber makaleleri otomatik olarak "Spor", "Politika" veya "Teknoloji" gibi konulara ayrılabilir. Ayrıca, bir metin parçasının (bir ürün incelemesi gibi) olumlu, olumsuz veya tarafsız bir görüş ifade edip etmediğini belirlediği duygu analizi için yaygın bir algoritmadır.
• Tıbbi Tanı: Tıbbi görüntü analizinde, bir hastanın semptomlarına ve test sonuçlarına dayanarak bir hastalığın olasılığını tahmin etmek için bir ön tanı aracı olarak kullanılabilir. Her belirti, belirli bir durumun olasılığını hesaplamak için bağımsız bir özellik olarak ele alınır.

Diğer Algoritmalarla Karşılaştırma

Naive Bayes temel bir algoritma olarak hizmet eder ve daha karmaşık modellerden önemli şekillerde ayrılır.

• Lojistik Regresyona karşı: Her ikisi de sınıflandırma için popülerdir. Naive Bayes üretken bir modeldir, yani bireysel sınıfların dağılımını modeller, Lojistik Regresyon ise ayırt edicidir, sınıflar arasındaki sınırı modeller. Naive Bayes genellikle daha küçük veri kümelerinde daha iyi performans gösterir.
• Destek Vektör Makinelerine (SVM) karşı: SVM'ler optimum karar sınırını bulabilir ve karmaşık özellik etkileşimlerini daha iyi ele alarak genellikle daha yüksek doğruluk sağlar. Ancak Naive Bayes'in eğitilmesi önemli ölçüde daha hızlıdır.
• Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlara karşı: Ağaç tabanlı yöntemler, Naive Bayes'in bağımsızlık varsayımı nedeniyle yakalayamadığı doğrusal olmayan ilişkileri yakalamada mükemmeldir. Buna karşılık, Naive Bayes genellikle daha hızlıdır ve daha az bellek gerektirir.
• Derin Öğrenme Modellerine karşı: Bilgisayar görüşü için Ultralytics YOLO 'da kullanılanlar da dahil olmak üzere Evrişimli Sinir Ağları (CNN 'ler) veya Dönüştürücüler gibi gelişmiş modeller, görüntü sınıflandırma veya nesne algılama gibi karmaşık görevlerde Naive Bayes'ten sürekli olarak daha iyi performans gösterir. Bununla birlikte, Naive Bayes çok daha az veri, GPU'lar gibi hesaplama kaynakları ve eğitim süresi gerektirdiği için değerli bir temeldir. Ultralytics HUB gibi platformlar, bu daha sofistike derin öğrenme modellerini eğitmek ve dağıtmak için tasarlanmıştır.

Naive Bayes'in uygulamaları Scikit-learn ve PyTorch gibi popüler makine öğrenimi kütüphanelerinde kolayca bulunabilir. Modern derin öğrenmenin ele aldığı karmaşık problemler için son teknoloji ürünü olmasa da Naive Bayes, hızı, basitliği ve özellikle NLP'de belirli problem türlerinde güçlü performansı nedeniyle önemli bir algoritma olmaya devam etmektedir. Algoritma ne olursa olsun, modelleri sağlam performans ölçütleriyle değerlendirmek her makine öğrenimi projesinde kritik bir adımdır.