6. Naive Bayes (Aprendizaje Supervisado)

-

Naive Bayes (Aprendizaje Supervisado)



Naive Bayes es un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado comúnmente en problemas de clasificación y análisis predictivo. Se basa en el teorema de Bayes, que describe la probabilidad condicional de un evento dado el conocimiento previo de otro evento relacionado.


El teorema de Bayes es un concepto fundamental en la teoría de la probabilidad y el estadístico. Se utiliza para calcular la probabilidad de que ocurra un evento A dado que otro evento B ya ha ocurrido. Matemáticamente, se expresa así:

�(�∣�)=�(�∣�)⋅�(�)�(�)

  • �(�∣�): Probabilidad de que ocurra el evento A dado que ha ocurrido el evento B.
  • �(�∣�): Probabilidad de que ocurra el evento B dado que ha ocurrido el evento A.
  • �(�) y �(�): Probabilidades de que ocurran los eventos A y B, respectivamente.

La característica "naive" (ingenua) del algoritmo proviene de suposiciones simplificadas que realiza: asume independencia condicional entre cada par de características, lo que significa que la presencia de una característica particular en una clase no está relacionada con la presencia de otra característica.

Naive Bayes se utiliza principalmente para la clasificación y predicción en conjuntos de datos donde se conocen las clases a las que pertenecen los elementos. Algunos usos comunes son:

  1. Clasificación de textos: Es útil para categorizar documentos, como la clasificación de correos electrónicos en spam y no spam, análisis de sentimientos en redes sociales, categorización de noticias, etc.

  2. Filtrado de información: Puede ayudar a filtrar información relevante de la irrelevante, como en sistemas de recomendación.

  3. Diagnóstico médico: Ayuda en la predicción de enfermedades basadas en síntomas observados.

  4. Análisis de riesgo crediticio: Puede ser usado para predecir el riesgo crediticio de un cliente basado en ciertas variables.

  5. Detección de spam: Identifica patrones en datos para separar contenido no deseado.

La simplicidad del algoritmo, su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y su eficiencia computacional lo hacen atractivo para aplicaciones del mundo real donde se necesita una clasificación rápida y precisa.






Comentarios

Publicar un comentario

Entradas populares de este blog

5. Árboles de Decisión

-
Imagen
  Aplicación Práctica: Árboles de Decisión (Aprendizaje Supervisado) Enlace a Google Colab  para ver nuestro código  Los árboles de decisión son modelos de aprendizaje automático utilizados tanto para problemas de clasificación como de regresión. Se llaman así debido a su estructura similar a un árbol, compuesta por nodos, ramas y hojas. Nodos: Representan características o atributos en los datos. En un árbol de decisión, cada nodo representa una pregunta o prueba sobre alguna característica. Ramas: Conectan los nodos y representan el resultado de una prueba o una decisión tomada basada en una característica. Nodos Hoja: Son los nodos terminales del árbol y representan una etiqueta o valor de salida, ya sea la clasificación en problemas de clasificación o el valor predicho en problemas de regresión. El árbol se construye a partir de los datos de entrenamiento, donde el modelo busca la mejor característica para dividir los datos en subconjuntos más puros en términos de ...
Leer más

4. Regresión Logística (Aprendizaje Supervisado)

-
Imagen
Aplicación Práctica: Regresión Logística (Aprendizaje Supervisado) Link del dataset: https://colab.research.google.com/drive/1a_O39OaaGWz5rOksDx21Efdbanbt1A-H?usp=sharing La regresión logística es un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado principalmente para problemas de clasificación. Aunque su nombre incluye "regresión", se emplea para predecir la probabilidad de que una observación pertenezca a una categoría específica, no para predecir valores continuos como en la regresión lineal. En esencia, la regresión logística modela la relación entre una variable dependiente categórica (la variable de respuesta o la clase a predecir) y una o más variables independientes (predictoras o características) mediante el uso de la función logística o sigmoide. Esta función transforma la salida de una combinación lineal de las variables independientes en un valor entre 0 y 1, que representa la probabilidad de que la observación pertenezca a una determinada clase. El proceso de entre...
Leer más