УДК 519.23
БАЙЕСОВСКИЙ КЛАССИФИКАТОР В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ
Сабуров Вадим Сергеевич, студент, специальность 10.05.01 Компьютерная безопасность, Оренбургский государственный университет, Оренбург
e-mail: byzantineglory1025@gmail.com
Научный руководитель: Влацкая Ирина Валерьевна, кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой компьютерной безопасности и математического обеспечения информационных систем, Оренбургский государственный университет, Оренбург
e-mail: mois@mail.osu.ru
Аннотация. В данной статье рассматриваются основы работы байесовского классификатора, включая описание необходимых элементов теории вероятностей и теоремы Байеса, а также сам алгоритм наивного байесовского классификатора. В ходе исследования были выявлены основные достоинства и недостатки данного классификатора, а также выполнено сравнение точности и быстродействия алгоритма с другими методами машинного обучения. В результате работы выявлено превосходство рассматриваемого алгоритма по времени обучения при сопоставимых результатах точности, а также сделан вывод о предпочтительности использования данного метода в задачах, где важна быстрота изменения модели по мере добавления новых данных. В дальнейшем рекомендуется провести дополнительные исследования в сравнении применения наивного байесовского классификатора с более сложными неглубокими моделями.
Ключевые слова: машинное обучение, байесовская классификация, сравнение алгоритмов, наивный байесовский классификатор.
Для цитирования: Сабуров В. С. Байесовский классификатор в машинном обучении // Шаг в науку. – 2024. – № 1. – С. 78–81.
