Построение прогностической модели риска инсульта 1. Введение По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), инсульт является второй по значимости причиной смерти и третьей по значимости причиной инвалидности в мире. Инсульт — это внезапная смерть некоторых клеток головного мозга из-за нехватки кислорода, когда приток крови к мозгу прекращается из-за закупорки или разрыва артерии, ведущей к мозгу. Он также является основной причиной слабоумия и депрессии. Почти 800 000..

Наивный алгоритм Байеса — самый популярный и простой алгоритм классификации в машинном обучении. Он используется, когда у нас есть условная вероятность. Это означает, что мы должны предсказать вероятность некоторого события на основе заданной вероятности другого события. Это основано на теореме Байеса. По сути, это комбинация теоремы Байеса и некоторого наивного предположения о том, что признаки не зависят друг от друга. Формула наивной теоремы Байеса: Где: P(A|B) —..

Если мы посмотрим на реализации Naive Bayes (NB) в scikit-learn, мы сможем увидеть довольно много NB. Назвать несколько … Гауссовский наивный байесовский Полиномиальный наивный байесовский Категорический наивный байесовский Все реализации разработаны специально для того, чтобы соответствовать определенному типу данных или распределению. Gaussian NB предполагает, что ваши данные являются независимыми и нормально распределенными, аналогично полиномиальным и категориальным, где..

Введение Что касается лучшего соотношения между специалистом по обработке данных и специалистом по анализу данных, очень популярно соотношение 8: 2. Конечно, не существует фиксированного «наилучшего» соотношения, все зависит от настроек компании, доступности разработчиков и т. Д. Но примерно исходя из этого соотношения, мы можем увидеть, что рабочая нагрузка распределяется на эти 2 категории: инженерия данных и исследование алгоритмов машинного обучения. В действительности, более..

Термин «Наивный Байес» означает, что существует наивное предположение, что каждая функция независима от других функций, а Байес относится к имени статистика Томаса Байеса. Наивный байесовский алгоритм — один из самых простых алгоритмов классификации и для больших наборов данных. Уравнение Байеса где, P(A|B) = Вероятность того, что A истинно, при условии, что B истинно. P(B|A) = Вероятность того, что B истинно, при условии, что A истинно. P(A)= Вероятность того, что A будет..