Naive Bayes sınıflandırıcısı ile AODE arasındaki fark nedir?


cevap 1:

AODE, saf bayilerin bağımsızlık varsayımlarını gevşetmenin garip bir yoludur. Artık üretken bir model değil, ancak bağımsızlık varsayımlarını lojistik regresyondan biraz daha farklı (ve daha az ilkeli) bir şekilde rahatlatıyor. Lojistik regresyon sınıflandırıcısının eğitiminde kullanılan dışbükey optimizasyon probleminin, hem eğitim hem de test sürelerine kuadratik (özellik sayısına bağlı) bağımlılığı ile değiştirir.

Temelde, her özellik j için, etiket ve özellik j göz önüne alındığında diğer özelliklerin bağımsız olduğunu varsayan bir sınıflandırıcı oluşturarak çalışır ve bu sınıflandırıcıların ortalamasını alarak tahmin eder. Bu, birçok ekstra parametre pahasına, etiket işlevindeki özellikler arasındaki karesel bağımlılıkları modellemesini sağlar. Benim düşünceme göre, biraz ad hocish ve kuadratik çekirdekli SVM'leri (özellik bağımlılıkları istiyorsanız) veya lojistik regresyonu (sadece daha az önyargılı bir saf bayes istiyorsanız) kullanmanız daha iyi.