پیش بینی به کمک بیز(قضیه بیز به زبان ساده)

مقدمه

به طور ساده روش بیز روشی برای دسته بندی پدیده‌ها، بر پایه احتمال وقوع یا عدم وقوع یک پدیده‌است.

قبل از شروع بحث باید بگم کد پیش بینی به کمک روش بیزین با سی شارپ و همچنین قابل کاستومایز شدن در رپیدماینر و کلمنتاین موجود است. در صورت تمایل با آدرس تلگرام ما Research_moghimi@ در تماس باشید یا با ما از طریق Research.moghimi@gmail.com مکاتبه کنید.

براساس ویژگی‌های ذاتی احتمال(به ویژه اشتراک احتمال) نایو بیز (به انگلیسی: Naive Bayes classifier) با دریافت تمرین اولیه نتایج خوبی ارایه خواهد کرد. شیوه یادگیری در روش نایو بیز از نوع یادگیری با ناظر (به انگلیسی: Supervised learning) است.

برای نمونه یک میوه ممکن است پرتغال باشد. اگر نارنجی و کروی با شعاع حدود ده سانتی متر باشد. اگر این احتمالات به درستی به همدیگر وابسته باشند نایو بیز در تخشیص اینکه این میوه پرتغال است یا نه بدرستی عمل خواهد کرد.

برنامه‌های کاربردی بسیاری هستند که پارامترهای نایو بیز را تخمین می‌زنند، بنابر این افراد بدون سروکار داشتن با تئوری بیز می‌توانند از این امکان به منظور حل مسایل مورد نظر بهره ببرند. با وجود مسایل طراحی و پیش فرض‌هایی که در خصوص روش بیز وجود دارد، این روش برایطبقه بندی کردن بیشتر مسایل در جهان واقعی، مناسب است.

این الگوریتم بر پایه‌ی قضیه بیز برای مدل سازی پیش‌گویانه ارائه شده است. قضیه بیز از روشی برای دسته‌بندی پدید‌ه‌ها بر پایه احتمال وقوع یا عدم وقوع یک پدیده استفاده می‌کند و احتمال رخ دادن یک پدیده محاسبه و دسته بندی می‌شود. به مثال زیر توجه کنید:

بخش بازاریابی شرکت قصد دارد به عنوان یک استراتژی تبلیغاتی برای مشتریان بالقوه نامه‌های تبلیغاتی ارسال کند. از طرفی برای کاهش هزینه‌ها قصد دارد فقط به مشتریانی که علاقه‌مند هستند و ممکن است واکنش مثبت نشان دهند نامه‌ها را ارسال کند. در پایگاه داده شرکت اطلاعاتی از افرادی که به نامه‌های قبلی واکنش نشان داده بودند ذخیره شده‌ است.

آن‌ها می‌خواهند ببینند که به وسیله اطلاعات آماری مانند سن، موقعیت مکانی و به وسیله مقایسه پتانسیل مشتریان بالقوه با مشتریانی که مشخصات مشترک دارند و اینکه چه اشخاصی در گذشته از شرکت خریداری کرده است می توانند به واکنش‌ها و پاسخ‌های دریافتی خود بی افزاییند.

به طور کلی می خواهند تفاوت مشتریانی که محصول خریداری کرده‌اند و مشتریانی که هیچ محصولی نخریده‌اند را پیدا کنند.

با استفاده از الگوریتم بیز سازمان‌ها برای بازاریابی می‌توانند نتیجه را برای یک مشتری خاص به سرعت پیش بینی کنند، بنابراین مشخص می شود که کدام مشتری علاقه بیشتری به پاسخ دادن نامه دارد.

پروژه داده کاوی، الگوریتم های داده کاوی،مقاله داده کاوی،داده کاوی در شبکه های اجتماعی،داده کاوی در بانکداری،پایان نامه داده کاوی،کاربردهای داده کاوی،کتاب داده کاوی،داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری، داده کاوی در متلب، داده کاوی در تجارت الکترونیک، داده کاوی در وب، داده کاوی ،داده کاوی چیست، تز داده کاوی ، بیگ دیتا، داده کاوی ،بیگ دیتا، داده کاوی با سلمنتین،داده کاوی olap

 

۶ Comments

Add a Comment

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پاسخ من را به ایمیلم ارسال کن

پرفروش ترین محصولات

جدید ترین محصولات


مشاوره می خواهید؟ ما همیشه آنلاین هستیم. در هر حوزه ای در تلگرام یا واتس آپ با شماره تلفن 09367938018 ارتباط بگیرید
+