مقارنة بين طريقة مصنف بايز بحالتيها البسيطة والمحسنة
الكلمات المفتاحية:
نظرية التعلم الإحصائي، تصنيف موجه، تعلم الآلة، مصنف بايز، بايز المرنة، مقدر النواةالملخص
نظراً لكثرة التطبيقات التي تكون فيها المسألة الأساسية هي تصنيف مشاهدات جديدة في فئات معلومة، تم وضع العديد من طرائق التصنيف الموجه التي تحل هكذا مسائل بالاعتماد على مشاهدات مأخوذة مسبقاً تُستخدم لبناء دالة التصنيف، وأهم هذه الطرق هي طريقة مصنف بايز NB.
تطرق هذا البحث للتعاريف الأساسية المتعلقة بعملية التصنيف الموجه ولطريقة مصنف بايز حيث تم تعرف على آلية عملها وتعريف الحالة المحسنة لها والمسماة بمصنف بايز المرن FNB.
وتم إجراء مقارنة تطبيقية بين الحالة البسيطة والمحسنة بالاعتماد على عدة قواعد بيانات مختلفة الأحجام والأبعاد، تّبين من خلال النتائج تفوق طريقة مصنف بايز المرن على طريقة مصنف بايز في معظم التطبيقات، بالإضافة لذلك أظهرت النتائج أهمية التوزيع الاحتمالي للمتغيرات المستقلة وحجم عينة التدريب للوصول لدقة تصنيف أعلى ولتوضيح الفرق بين دقتي تصنيف الطريقتين وأيهما الأفضل للاستخدام.
التنزيلات
