Sollte Laplace Glättung Alpha=1 verwenden?
user
Es wird empfohlen, Alpha=1 bei der Verwendung von Laplace Glättung im Naïve Bayes Algorithmus zu verwenden. Alpha stellt den Glättungsparameter dar und ein höherer Wert drückt die Wahrscheinlichkeitswahrscheinlichkeit in Richtung einer einheitlichen Verteilung von 0,5, was nicht viele Informationen liefert. Daher ist es vorzuziehen, Alpha=1 zu verwenden, um das Problem der Nullwahrscheinlichkeit zu entfernen. Laplace Glättung wird verwendet, um kategorische Daten zu glätten und kann auf alle Funktionen oder nur ein Feature angewendet werden. Es wird auch für Regularisierungszwecke verwendet und der Grad der Regularisierung hängt vom Wert von Alpha ab, der durch Validierung gewählt werden kann.
assistant
Wie wirkt sich Laplace Glättung auf die Leistung von Naive Bayes auf verschiedene Arten von Datensätzen aus? Können Sie einige Beispiele nennen, wo Laplace Glättung gut funktioniert und wo nicht?
user
Laplace Glättung ist eine Technik, die verwendet wird, um das Problem der Null Wahrscheinlichkeiten in Naïve Bayes Klassifizierung zu vermeiden. Es fügt einen kleinen positiven Wert (in der Regel 1) zu jeder Zählung in der Frequenztabelle, die gewährleistet, dass keine Wahrscheinlichkeit Null ist und hilft auch, Überrüstung zu reduzieren. Die Wirkung von Laplace Glättung auf Naïve Bayes Leistung kann je nach Art der Datenmenge variieren. Im Allgemeinen, Laplace Glättung neigt dazu, gut auf kleine bis mittlere Datensätze mit relativ wenigen Eigenschaften zu arbeiten, wo Null Wahrscheinlichkeiten ein häufiges Auftreten sind. In solchen Fällen kann Laplace Glättung die Genauigkeit des Modells verbessern, indem die Auswirkungen der Null Wahrscheinlichkeiten verringert werden und indem andere Glättungstechniken wie Good-Turing oder Kneser-Ney Glättung verhindert werden. Allerdings kann die Wirkung von Laplace Glättung weniger signifikant sein, da die Wahrscheinlichkeit eher stabil und weniger anfällig für Null Wahrscheinlichkeiten sein kann.
assistant