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Classificadores Bayesianos

Classificadores Bayesianos.

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Classificadores Bayesianos

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  1. Classificadores Bayesianos Classificadores Bayesianos são classificadores estatísticos que classificam um objeto numa determinada classe baseando-se na probabilidade deste objeto pertencer a esta classe. Produz resultados rapidamente, de grande correção quando aplicados a grandes volumes de dados, comparáveis aos resultados produzidos por árvores de decisão e redes neurais.

  2. Classificadores Bayesianos Ingênuos Os classificadores Bayesianos Ingênuos ou Simples supõem como hipótese de trabalho que o efeito do valor de um atributo não-classe é independente dos valores dos outros atributos. Isto é, o valor de um atributo não influencia o valor dos outros. Esta hipótese tem como objetivo facilitar os cálculos envolvidos na tarefa de classificação.

  3. Funcionamento dos Classificadores Bayesianos Ingênuos Consideramos um banco de dados de amostras classificadas em n classes distintas C1;C2,...;Cn. Suponha que X é uma tupla a ser classificada (não está no banco de dados de amostras). O classificador vai classificar X numa classe C para a qual a probabilidade condicional P[C | X] é a mais alta possível. Os valores dos atributos de X podem ser encarados como um evento conjunto. Assim, se os atributos do banco de dados são Idade, Profissão e Renda e X = (30..40, Professor, Alta), então X pode ser vista como o evento Idade = 30..40, Profissão = Professor e Renda = Alta. X será classificada na classe C se a probabilidade condicional de C acontecer dado que X acontece, é maior do que a probabilidade de qualquer outra classe C’ acontecer dado que X acontece.

  4. Funcionamento dos Classificadores Bayesianos Ingênuos Assim, a tupla X será classificada na classe Ci se P[Ci | X] > P[Cj | X] Para todas as outras classes Cj , Cj ≠ Ci. Esta probabilidade P[Ci|X] também é chamada probabilidade posterior.

  5. Funcionamento dos Classificadores Bayesianos Ingênuos Da teoria das probabilidades, se dois eventos A e B são independentes, então: P(AB) = P(A) * P(B) O Teorema de Bayes associado a teoria das probabilidades descrita acima fornece uma maneira de calcular P[Ci | X]. Sabe-se que: P[X ∩ C] = P[X | C] * P[C] = P[C | X] * P[X]

  6. Funcionamento dos Classificadores Bayesianos Ingênuos As probabilidades P[Xi|C] podem ser calculadas a partir da base de amostras da seguinte maneira:

  7. Funcionamento dos Classificadores Bayesianos Ingênuos Consideremos o seguinte banco de dados (o atributo classe é Compra-Computador):

  8. Funcionamento dos Classificadores Bayesianos Ingênuos A classe C1 corresponde a Compra-Computador = ‘sim’ e a classe C2 corresponde a Compra-Computador = `não'. A tupla desconhecida que queremos classificar é : X = (Idade =≤30, Renda = Media, Estudante = sim, Credito = bom) Precisamos maximizar P[X|Ci]P[Ci] para i=1;2. As probabilidades P[Ci] podem ser calculadas baseando-se no banco de dados de amostras: P[C1] =9/14 = 0,643 P[C2] =5/14 = 0,357 Para calcular P[XjCi], para i = 1; 2, calculamos as seguintes probabilidades:

  9. Funcionamento dos Classificadores Bayesianos Ingênuos P [Idade <=30|CompraComp = sim] = 2/9 = 0,222 P [Idade <= 30|CompraComp = nao] = 3/5 = 0,6 P [Renda = Media |CompraComp = sim] = 4/9 = 0,444 P [Renda = Media |CompraComp = nao] = 2/5 = 0,4 P [Estudante = sim |CompraComp = sim] = 6/9 = 0,667 P [Estudante = sim |CompraComp = nao] = 1/5 = 0,2 P [Credito = bom |CompraComp = sim] = 6/9 = 0,667 P [Credito = bom |CompraComp = nao] = 2/5 = 0,4 Utilizando as probabilidades acima, temos: P [X |CompraComp = sim] = 0,222 * 0,444 * 0,667 * 0,667 = 0,044 P [X |CompraComp = nao] = 0,6 * 0,4 * 0,2 * 0,4 = 0,019 P [X |CompraComp = sim] * P [CompraComp = sim] = 0,044 * 0,643 = 0,028 P [X |CompraComp = nao] * P [CompraComp = nao] = 0,019 * 0,357 = 0,007 Desta maneira, o classificador Bayesiano prediz que a tupla X é classificada na classe Compra-Computador = `sim'.

  10. Classificadores Bayesianos Ingênuos Referências Goldschimidt E. Passos, Ronaldo - Data Mining: Um Guia Prático. Primeira Edição. Rio de Janeiro, Editora Elsevier: 2005. <http://www.deamo.prof.ufu.br/arquivos/Aula11N.pdf>. Acesso em 28/02/2010. <http://www.transportes.unb.br/arquivos_pdf/weldermauriciodesouza.pdf>. Acesso em 28/02/2010. <http://www.samuelveiga.pro.br/arq/Redes%20Bayesianas%20-%20Uma%20visao%20geral.pdf>. Acesso em 28/02/2010.

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