Вопрос или проблема
Предположим, я имею дело с бинарной классификацией.
Для какого типа данных использование Наивного Байеса с использованием метода максимального правдоподобия даст лучшее решение, а для какого типа данных логистическая регрессия будет лучшим выбором?
На очень высоком уровне –
Наивный Байес — это вероятностная модель, основанная на теореме Байеса, и она не зависит от масштаба. Это означает, что масштабирование и нормализация данных не повлияют на производительность модели. Это алгоритм пакетного обучения, что означает, что параметры модели вычисляются напрямую без поиска с использованием методов, таких как градиентный спуск. Нет необходимости многократно повторять данные.
Логистическая регрессия также является вероятностной моделью, основанной на сигмовидной активации. Параметры модели не вычисляются напрямую, а ищутся с помощью таких техник, как градиентный спуск по пространству признаков. Это означает, что масштабирование и нормализация данных повлияют на производительность вашей модели. Вам нужно многократно итерироваться по данным.
Хорошее объяснение можно найти здесь –
https://dataespresso.com/en/2017/10/24/comparison-between-naive-bayes-and-logistic-regression/
Выбор между моделями зависит от вашего набора данных, и такие техники, как кросс-валидация, позволят вам узнать, какую модель следует выбрать.
.
Ответ или решение
Вопрос о том, какой из методов – Наивный Байес с использованием ожидания максимизации (Expectation Maximization, EM) или логистическая регрессия – будет более подходящим для бинарной классификации, требует тщательного анализа характеристик данных и требований к модели.
Теория
Наивный Байес с ожиданиями максимизации и логистическая регрессия – это оба вероятностные модели, но имеют заметные отличия в подходе и способах обучения. Наивный Байес основывается на теореме Байеса и предполагает независимость признаков, что может быть ограничением, если признаки коррелированны. Он быстро обучается и хорошо работает на высокоразмерных данных или когда данные имеют естественную структуру категорий.
В свою очередь, логистическая регрессия представляет собой модель, использующую логит-функцию для оценки вероятности принадлежности объектов к определённому классу, что требует вычислительных ресурсов из-за использования методов оптимизации типа градиентного спуска. Для корректной работы логистической регрессии важна предварительная обработка данных, таких как нормализация и масштабирование признаков.
Пример
Представьте ситуацию, где у вас есть набор данных с большим количеством нечисловых признаков. Такие данные могут содержать текстовую информацию, например, почтовые сообщения для классификации на спам и не спам. Здесь Наивный Байес может оказаться более подходящим, поскольку он может эффективно справляться с высокоразмерностью и не требует значительной предварительной обработки признаков.
С другой стороны, если у вас имеется структурированный набор числовых данных с широким спектром значений в каждом признаке, логистическая регрессия может оказаться более подходящей. Например, при анализе медицинских данных, где у каждого пациента большое количество измерений, и признаки имеют различные масштабы значений. В таких случаях нормализация данных поможет улучшить производительность логистической регрессии.
Применение
Основываясь на приведенных примерах, Наивный Байес с EM может быть предпочтительным выбором, если ваши данные характеризуются независимыми Features, а классы условно распределены нормально. Его преимуществом будет также устойчивость к несбалансированным классам и скорость обучения.
Логистическая регрессия может быть более подходящей, когда набор данных требует точной границы разделения, и данные предварительно обработаны, чтобы признаки имели схожие масштабы. Её использование оправдано в ситуациях, где важна интерпретируемость модели и наличие взаимозависимых признаков.
Для каждого подхода важно провести кросс-валидацию, чтобы убедиться в адекватности модели для конкретной задачи с вашими специфическими наборами данных.