На этом шаге мы подведем некоторые итоги использования этих моделей.
MultinomialNB и BernoulliNB имеют один параметр alpha, который контролирует сложность модели. Параметр alpha работает следующим образом: алгоритм добавляет к данным зависящее от alpha определенное количество искусственных наблюдений с положительными значениями для всех признаков. Это приводит к "сглаживанию" статистик. Большее значение alpha означает более высокую степень сглаживания, что приводит к построению менее сложных моделей. Алгоритм относительно устойчив к разным значениям alpha. Это означает, что значение alpha не оказывает значительного влияния на хорошую работу модели. Вместе с тем тонкая настройка этого параметра обычно немного увеличивает правильность.
GaussianNB в основном используется для данных с очень высокой размерностью, тогда как остальные наивные байесовские модели широко используются для разреженных дискретных данных, например, для текста. MultinomialNB обычно работает лучше, чем BernoulliNB, особенно на наборах данных с относительно большим количеством признаков, имеющих ненулевые частоты (т.е. на больших документах).
Наивные байесовские модели разделяют многие преимущества и недостатки линейных моделей. Они очень быстро обучаются и прогнозируют, а процесс обучения легко интерпретировать. Модели очень хорошо работают с высокоразмерными разреженными данными и относительно устойчивы к изменениям параметров. Наивные байесовские модели являются замечательными базовыми моделями и часто используются на очень больших наборах данных, где обучение даже линейной модели может занять слишком много времени.
Со следующем шаге мы начнем рассматривать деревья решений.
