TG Telegram Group & Channel
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований | United States America (US)
Create: Update:

Если признаки сильно коррелируют, как это влияет на Наивный Байес

Наивный Байес предполагает условную независимость признаков при заданном классе. При сильной корреляции между признаками это предположение нарушается, и модель может завышать или занижать оценки вероятностей, так как она фактически «считает» одинаковую информацию несколько раз. В результате вероятности могут быть переоценены, что снижает точность.

Тем не менее, на практике Наивный Байес часто работает достаточно устойчиво, если корреляции не слишком сильные и не искажают произведение вероятностей слишком сильно. Если известно, что признаки сильно связаны, лучше использовать более гибкие модели — например, логистическую регрессию или случайный лес. Также можно рассмотреть байесовские сети, которые позволяют явно моделировать зависимости между признаками.

Библиотека собеса по Data Science

Если признаки сильно коррелируют, как это влияет на Наивный Байес

Наивный Байес предполагает условную независимость признаков при заданном классе. При сильной корреляции между признаками это предположение нарушается, и модель может завышать или занижать оценки вероятностей, так как она фактически «считает» одинаковую информацию несколько раз. В результате вероятности могут быть переоценены, что снижает точность.

Тем не менее, на практике Наивный Байес часто работает достаточно устойчиво, если корреляции не слишком сильные и не искажают произведение вероятностей слишком сильно. Если известно, что признаки сильно связаны, лучше использовать более гибкие модели — например, логистическую регрессию или случайный лес. Также можно рассмотреть байесовские сети, которые позволяют явно моделировать зависимости между признаками.

Библиотека собеса по Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM


>>Click here to continue<<

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований




Share with your best friend
VIEW MORE

United States America Popular Telegram Group (US)