Байесовская классификация

Альтернативные названия: байесовское моделирование, байесовская статистика, метод байесовских сетей.

Ознакомиться детально с байесовской классификацией можно в [11]. Изначально байесовская классификация использовалась для формализации знаний экспертов в экспертных системах [40], сейчас баесовская классификация также применяется в качестве одного из методов Data Mining.

Так называемая наивная классификация или наивно-байесовский подход (naive-bayes approach) [43] является наиболее простым вариантом метода, использующего байесовские сети. При этом подходе решаются задачи классификации, результатом работы метода являются так называемые "прозрачные" модели.

"Наивная" классификация - достаточно прозрачный и понятный метод классификации. "Наивной" она называется потому, что исходит из предположения о взаимной независимости признаков.

Свойства наивной классификации:

1.            Использование всех переменных и определение всех зависимостей между ними.

2.            Наличие двух предположений относительно переменных:

o             все переменные являются одинаково важными;

o             все переменные являются статистически независимыми, т.е. значение одной переменной ничего не говорит о значении другой.

Большинство других методов классификации предполагают, что перед началом классификации вероятность того, что объект принадлежит тому или иному классу, одинакова; но это не всегда верно.

Допустим, известно, что определенный процент данных принадлежит конкретному классу. Возникает вопрос, можем ли мы использовать эту информацию при построении модели классификации? Существует множество реальных примеров использования этих априорных знаний, помогающих классифицировать объекты. Типичный пример из медицинской практики. Если доктор отправляет результаты анализов пациента на дополнительное исследование, он относит пациента к какому-то определенному классу. Каким образом можно применить эту информацию? Мы можем использовать ее в качестве дополнительных данных при построении классификационной модели.

Отмечают такие достоинства байесовских сетей как метода Data Mining [41]:

•              в модели определяются зависимости между всеми переменными, это позволяет легко обрабатывать ситуации, в которых значения некоторых переменных неизвестны;

•              байесовские сети достаточно просто интерпретируются и позволяют на этапе прогностического моделирования легко проводить анализ по сценарию "что, если";

•              байесовский метод позволяет естественным образом совмещать закономерности, выведенные из данных, и, например, экспертные знания, полученные в явном виде;

•              использование байесовских сетей позволяет избежать проблемы переучивания (overfitting), то есть избыточного усложнения модели, что является слабой стороной многих методов (например, деревьев решений и нейронных сетей).

Наивно-байесовский подход имеет следующие недостатки:

•              перемножать условные вероятности корректно только тогда, когда все входные переменные действительно статистически независимы; хотя часто данный метод показывает достаточно хорошие результаты при несоблюдении условия статистической независимости, но теоретически такая ситуация должна обрабатываться более сложными методами, основанными на обучении байесовских сетей [42];

•              невозможна непосредственная обработка непрерывных переменных -требуется их преобразование к интервальной шкале, чтобы атрибуты были дискретными; однако такие преобразования иногда могут приводить к потере значимых закономерностей [43];

•              на результат классификации в наивно-байесовском подходе влияют только индивидуальные значения входных переменных, комбинированное влияние пар или троек значений разных атрибутов здесь не учитывается [43]. Это могло бы улучшить качество классификационной модели с точки зрения ее прогнозирующей точности, однако,увеличило бы количество проверяемых вариантов.