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3.3 Modelagem Estatística

3.3 Modelagem Estatística. NaïveBayes. Na modelagem estatística, todos os atributos são considerados igualmente importantes e independentes um do outro, dada uma classe Apesar desta suposição irrealista, ela conduz a um esquema bastante simples, com resultados surpreendentemente bons

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3.3 Modelagem Estatística

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Presentation Transcript

  1. 3.3 Modelagem Estatística

  2. NaïveBayes • Na modelagem estatística, todos os atributos são considerados igualmente importantes e independentes um do outro, dada uma classe • Apesar desta suposição irrealista, ela conduz a um esquema bastante simples, com resultados surpreendentemente bons • A idéia é contar quantas vezes cada par atributo-valor ocorre com cada valor do atributo-classe • Este método simples e intuitivo é baseado na Regra de Bayes, de probabilidade condicional

  3. Usaremos o problema do tempo, como exemplo

  4. Es ta do /Tem pera tura sim não sim não ensolarado 2 3 quente 2 2 nublado 4 0 amena 4 2 chuvoso 3 2 fria 3 1 ensolarado 2/9 3/5 quente 2/9 2/5 nublado 4/9 0/5 amena 4/9 2/5 chuvoso 3/9 2/5 fria 3/9 1/5

  5. /Umi da de /Ven ta nia Jo go sim não sim não sim não alta 3 4 falso 6 2 9 5 normal 6 1 verdade 3 3 alta 3/9 4/5 falso 6/9 2/5 normal 6/9 1/5 verdade 3/9 3/5 9/14 5/14

  6. A idéia de um programa Oráculo, ou Preditor, baseado em estatísticas de Bayes

  7. Estado Temp. Umidade Ventania Jogo ensol. fria alta verdade ?

  8. Probabilidade de ter jogo (tem_jogo = 'sim') • 2/9 x 3/9 x 3/9 x 3/9 x 9/14 = 0.0053 • Probabilidade de não ter jogo (tem_jogo = 'não') • 3/5 x 1/5 x 4/5 x 3/5 x 5/14 = 0.0206 • Conclusão: para o dia previsto  ensolarado, frio, ventoso e com umidade alta  é aproximadamente quatro vezes mais provável que não haja jogo

  9. Probabilidades em percentagem • P[sim] = 0.0053 / (0.0053 + 0.0206) = 20.5% • P[não] = 0.0206 / (0.0053 + 0.0206) = 79.5%

  10. Rodando WEKANaiveBayesSimple === Classifier model (full training set) === Naive Bayes (simple) Class yes: P(C) = 0.625 Attribute outlook sunny overcast rainy 0.25 0.41666667 0.33333333 ...

  11. Class no: P(C) = 0.375 Attribute outlook sunny overcast rainy 0.5 0.125 0.375 ...

  12. Note a enorme imprecisão da vírgula flutuante na WEKA • Na nossa planilha • 9/14 = 0,643 • 5/14 = 0,357 • Na WEKA • 9/14 = 0,625 • 5/14 = 0,375

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