Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
🧪 Наивный байесовский классификатор
Некоторые алгоритмы поражают своей силой именно в простоте. Наивный Байесовский классификатор - как раз такой случай. Несмотря на слово «наивный», он остается одним из самых популярных алгоритмов в медицине и биологии.
Как работает
Идея основана на формуле Байеса:
P(A|B) = [P(B|A) · P(A)] / P(B)
где P(A|B) - вероятность гипотезы А при условии признаков B
➡️ В классификации алгоритм считает вероятность, что объект принадлежит каждому классу, и выбирает класс с максимальным значением.
➡️ «Наивность» в том, что признаки считаются независимыми друг от друга. В реальности это редко так, но модель все равно часто работает хорошо.
✔️ Наивный Байес применяется, например, для первичной сортировки пациентов по симптомам.
Если в базе есть данные о том, как часто те или иные признаки встречаются при разных диагнозах, алгоритм быстро оценит вероятность болезни и выделит группу риска.
Такой инструмент может стать первым фильтром перед более сложной диагностикой.
▪️Давайте попробуем посчитать вместе, допустим, у нас есть данные о пациентах:
1️⃣ Вероятность гриппа в популяции — 10% (P(грипп)=0.1)
2️⃣ При гриппе 80% пациентов имеют температуру (P(температура ∣ грипп)=0.8)
3️⃣ Без гриппа только 20% имеют температуру (P(температура ∣ нет гриппа)=0.2)
Вероятность гриппа у пациента с температурой в нашем примере возрастает с исходных 10% (распространенность в популяции) до примерно 31%.
Алгоритм Байеса не говорит болен или здоров пациент, а пересчитывает шансы, учитывая новые данные
❕ Главное приемущество этого метода - его скорость: нет сложных гиперпараметров и настроек, можно обучить на тысячах пациентов за секунды.
❕ Ограничения
🔷Сильное упрощение. Независимость признаков почти никогда не выполняется. Например, давление и возраст часто связаны.
🔸Чувствительность к качеству данных. Если данные неполные или плохо подготовленные, результат сильно искажается.
🔷Не ловит сложные зависимости. Когда исход зависит от комбинации факторов, модель упрощает картину.
Наивный Байес — отличный финал нашего спринта ❤️
↗️ Вы уже собрали целый набор инструментов, с которыми можно смело заходить в биомедицинские данные: от регрессий до деревьев.
Спринт был коротким путешествием, но дальше начинается полноценная экспедиция — курс, где мы разбираем эти методы глубже, с практикой, проектом и поддержкой преподавателей.
📩📥📤
#openbio_education #openbio_MLSprint
📌 Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
Некоторые алгоритмы поражают своей силой именно в простоте. Наивный Байесовский классификатор - как раз такой случай. Несмотря на слово «наивный», он остается одним из самых популярных алгоритмов в медицине и биологии.
Как работает
Идея основана на формуле Байеса:
P(A|B) = [P(B|A) · P(A)] / P(B)
где P(A|B) - вероятность гипотезы А при условии признаков B
➡️ В классификации алгоритм считает вероятность, что объект принадлежит каждому классу, и выбирает класс с максимальным значением.
➡️ «Наивность» в том, что признаки считаются независимыми друг от друга. В реальности это редко так, но модель все равно часто работает хорошо.
✔️ Наивный Байес применяется, например, для первичной сортировки пациентов по симптомам.
Если в базе есть данные о том, как часто те или иные признаки встречаются при разных диагнозах, алгоритм быстро оценит вероятность болезни и выделит группу риска.
Такой инструмент может стать первым фильтром перед более сложной диагностикой.
▪️Давайте попробуем посчитать вместе, допустим, у нас есть данные о пациентах:
1️⃣ Вероятность гриппа в популяции — 10% (P(грипп)=0.1)
2️⃣ При гриппе 80% пациентов имеют температуру (P(температура ∣ грипп)=0.8)
3️⃣ Без гриппа только 20% имеют температуру (P(температура ∣ нет гриппа)=0.2)
Вероятность гриппа у пациента с температурой в нашем примере возрастает с исходных 10% (распространенность в популяции) до примерно 31%.
Алгоритм Байеса не говорит болен или здоров пациент, а пересчитывает шансы, учитывая новые данные
❕ Главное приемущество этого метода - его скорость: нет сложных гиперпараметров и настроек, можно обучить на тысячах пациентов за секунды.
❕ Ограничения
🔷Сильное упрощение. Независимость признаков почти никогда не выполняется. Например, давление и возраст часто связаны.
🔸Чувствительность к качеству данных. Если данные неполные или плохо подготовленные, результат сильно искажается.
🔷Не ловит сложные зависимости. Когда исход зависит от комбинации факторов, модель упрощает картину.
Наивный Байес — отличный финал нашего спринта ❤️
↗️ Вы уже собрали целый набор инструментов, с которыми можно смело заходить в биомедицинские данные: от регрессий до деревьев.
Спринт был коротким путешествием, но дальше начинается полноценная экспедиция — курс, где мы разбираем эти методы глубже, с практикой, проектом и поддержкой преподавателей.
📩📥📤
#openbio_education #openbio_MLSprint
📌 Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!