Naive Bayes

Bayes Teoremi ve Naif Varsayım

Algoritma, olayla ilgili koşulların önceden bilinmesine dayalı olarak bir olayın olasılığını tanımlayan Bayes teoremine dayanmaktadır. Sınıflandırmada, özellikleri göz önüne alındığında bir veri noktasının belirli bir sınıfa ait olma olasılığını hesaplar. "Naif" kısmı, sınıflandırma için kullanılan tüm özelliklerin sınıf göz önüne alındığında birbirinden bağımsız olduğu temel varsayımından gelir. Örneğin, metin sınıflandırmasında, belgenin kategorisi göz önüne alındığında, bir kelimenin varlığının aynı belge içindeki başka bir kelimenin varlığıyla ilgisi olmadığı varsayılır. Bu varsayım gerçekte nadiren doğru olsa da (bir belgedeki kelimeler genellikle ilişkilidir), hesaplamayı büyük ölçüde basitleştirerek algoritmayı özellikle yüksek boyutlu veri kümelerinde hızlı ve verimli hale getirir.

Naive Bayes Nasıl Çalışır?

Bir Naive Bayes sınıflandırıcısının eğitimi, her sınıfın önceki olasılığını (her sınıfın eğitim verilerinde ne sıklıkta göründüğü) ve her sınıf göz önüne alındığında her özelliğin ortaya çıkma olasılığını hesaplamayı içerir. Yeni, görülmemiş bir veri noktası için, algoritma bu önceden hesaplanmış olasılıkları ve bağımsızlık varsayımını kullanarak her bir sınıf için sonsal olasılığı hesaplar. En yüksek sonsal olasılığa sahip sınıf tahmin olarak atanır. Gaussian Naive Bayes (normal dağılım varsayılan sürekli özellikler için), Multinomial Naive Bayes (kelime sayılarını kullanan metin sınıflandırması için yaygın) ve Bernoulli Naive Bayes (varlığı veya yokluğu gösteren ikili özellikler için) gibi farklı varyantlar mevcuttur. Algoritmayı uygulamadan önce genellikle uygun veri ön işleme gereklidir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Naive Bayes sınıflandırıcıları, verimlilikleri ve iyi performansları nedeniyle yaygın olarak kullanılmaktadır:

1. Spam Filtreleme: Bu, e-postaların "spam" veya "spam değil" olarak sınıflandırıldığı klasik bir uygulamadır. Algoritma, bir e-postadaki belirli kelimelerin (özelliklerin) sıklığını analiz eder ve bu kelimelerin bilinen spam ve spam olmayan e-postalarda geçmişte meydana gelmesine dayanarak spam olma olasılığını hesaplar. İlk araştırmalar bu alandaki etkinliğini göstermiştir.
2. Metin Sınıflandırma ve Duygu Analizi: Naive Bayes, haber makaleleri gibi belgeleri konulara (örneğin, spor, politika, teknoloji) ayırmak veya metin incelemelerinde veya sosyal medya gönderilerinde ifade edilen duyguyu (olumlu, olumsuz, tarafsız) belirlemek için etkilidir. Özellik olarak kelime frekanslarını veya varlığını kullanır. Birçok giriş niteliğindeki metin sınıflandırma dersi Naive Bayes kullanır.
3. Tıbbi Teşhis: Tıbbi görüntü analizinde derin öğrenmenin yükselişiyle artık daha az yaygın olsa da Naive Bayes, bir hastalık göz önüne alındığında semptom bağımsızlığını varsayarak hasta semptomlarına (özelliklerine) dayalı ön tanı önerileri için kullanılmıştır.
4. Öneri Sistemleri: Basit öneri sistemleri, kullanıcı etkileşimlerini özellik olarak ele alarak kullanıcı tercihlerine ve geçmiş davranışlarına dayalı öğeler önermek için Naive Bayes kullanabilir.

Avantajlar ve Dezavantajlar

Avantajlar:

• Hız ve Basitlik: Uygulaması kolaydır ve hem eğitim hem de tahmin için hesaplama açısından çok hızlıdır.
• Veri Verimliliği: Az miktarda eğitim verisiyle bile nispeten iyi performans gösterir.
• Ölçeklenebilirlik: Metin analizinde olduğu gibi yüksek boyutlu verileri (birçok özellik) etkili bir şekilde işler.
• Çok yönlülük: Farklı varyantlar aracılığıyla hem sürekli hem de ayrık verilerle çalışır.

Dezavantajlar:

• Naif Bağımsızlık Varsayımı: Özellik bağımsızlığı temel varsayımı genellikle ihlal edilir ve potansiyel olarak doğruluğu sınırlandırır.
• Sıfır Frekans Sorunu: Test verilerindeki bir özellik değeri eğitim sırasında belirli bir sınıfta hiç görülmemişse, model bu değere sıfır olasılık atar ve potansiyel olarak genel tahmine hakim olur. Bu durum genellikle Laplace (veya eklemeli) yumuşatma gibi yumuşatma teknikleri kullanılarak ele alınır.

Diğer Algoritmalarla Karşılaştırma

• Lojistik Regresyona karşı: Her ikisi de genellikle benzer sınıflandırma görevleri için kullanılır. Naive Bayes üretken bir model iken Lojistik Regresyon ayırt edicidir. Naive Bayes daha küçük veri kümelerinde veya yüksek boyutlarda daha iyi performans gösterebilirken, bağımsızlık varsayımı güçlü bir şekilde ihlal edilirse Lojistik Regresyon daha üstün olabilir.
• vs. Destek Vektör Makineleri (SVM): SVM'ler genellikle optimum ayırıcı hiper düzlemi bularak ve özellik etkileşimlerini daha iyi ele alarak daha yüksek doğruluk elde eder, ancak eğitilmeleri Naive Bayes'e göre genellikle daha yavaştır.
• vs. Karar Ağaçları / Rastgele Ormanlar: Ağaç tabanlı yöntemler, Naive Bayes'in bağımsızlık varsayımı nedeniyle yakalayamadığı karmaşık doğrusal olmayan ilişkileri ve özellik etkileşimlerini açıkça modelleyebilir. Bununla birlikte, Naive Bayes daha hızlı olabilir ve daha az bellek gerektirebilir.
• vs. Derin Öğrenme Modelleri: Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) veya Transformatörler gibi karmaşık modeller Ultralytics YOLOBilgisayarla görme için Naive Bayes, karmaşık örüntülerin anlaşılmasını gerektiren görevlerde (ör. görüntü sınıflandırma, nesne algılama) tipik olarak Naive Bayes'ten daha iyi performans gösterir. Bununla birlikte, Naive Bayes önemli ölçüde daha az veri, GPU'lar gibi hesaplama kaynakları ve eğitim süresi gerektirir, bu da onu daha basit problemler için değerli bir temel veya araç haline getirir. Ultralytics HUB gibi platformlar, Naive Bayes'ten farklı şekilde çalışan sofistike derin öğrenme modellerini kullanmaya odaklanır.

Naive Bayes'in uygulamaları Scikit-learn gibi popüler makine öğrenimi kütüphanelerinde kolayca bulunabilir. Derin öğrenmenin hakim olduğu karmaşık görevler için son teknoloji ürünü olmasa da Naive Bayes, ML araç setinde temel bir algoritma olmaya devam etmekte, hızı, basitliği ve özellikle metin işleme olmak üzere belirli alanlardaki etkinliği nedeniyle değer görmektedir. YOLO Performans Ölçütleri 'nde tartışılanlar gibi ölçütleri kullanarak modelleri değerlendirmek, kullanılan algoritmadan bağımsız olarak çok önemlidir.