Каковы недостатки наивного Байеса? Как его можно улучшить?

Некоторые недостатки наивного Байеса:

• Предположение о независимости. www.mql5.com www.geeksforgeeks.org Это может привести к снижению точности классификации, если признаки сильно зависят друг от друга. www.mql5.com
• Разреженность данных. www.mql5.com Если выборка данных слишком мала, оценки могут быть неточными, а классификация неэффективной. www.mql5.com
• Чувствительность к несущественным функциям. www.mql5.com Метод рассматривает все признаки одинаково, независимо от их значимости для задачи классификации. www.mql5.com
• Неспособность обрабатывать непрерывные переменные. www.mql5.com Чтобы использовать наивный Байес с непрерывными переменными, данные должны быть дискретизированы, что может привести к потере информации и снижению точности классификации. www.mql5.com
• Ограниченная выразительность. www.mql5.com Алгоритм может моделировать только линейные границы решений, чего может быть недостаточно для более сложных задач классификации. www.mql5.com
• Дисбаланс классов. www.mql5.com Метод может работать хуже, когда распределение примеров по классам сильно несбалансировано. www.mql5.com

Для улучшения наивного Байеса можно попробовать следующее:

• Удалить коррелированные объекты. www.baeldung.com Высококоррелированные признаки учитываются в модели дважды, что приводит к переоценке важности этих признаков. www.baeldung.com Чтобы обнаружить и устранить их, можно использовать корреляционную матрицу для сравнения пар признаков. www.baeldung.com
• Использовать весовые коэффициенты для различных групп признаков. habr.com Это может повысить эффективность модели на больших наборах данных и расширить её возможности. habr.com