{"id":246902,"date":"2024-08-06T05:30:00","date_gmt":"2024-08-06T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/?p=246902"},"modified":"2024-08-01T11:49:05","modified_gmt":"2024-08-01T11:49:05","slug":"classificateur-naive-bayes-tout-savoir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/classificateur-naive-bayes-tout-savoir","title":{"rendered":"Classificateur Naive Bayes : th\u00e9orie et application"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"246902\" class=\"elementor elementor-246902\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-35929c3 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"35929c3\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8b4d394 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8b4d394\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><p class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Le classificateur Naive Bayes est une m\u00e9thode de classification bas\u00e9e sur le th\u00e9or\u00e8me de Bayes avec une hypoth\u00e8se d'ind\u00e9pendance na\u00efve entre les pr\u00e9dicteurs. En d\u00e9pit de sa simplicit\u00e9, le classificateur Naive Bayes a prouv\u00e9 son efficacit\u00e9 dans divers domaines d'application, notamment le filtrage de spam, l'analyse de sentiments et la classification de documents.<\/p>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5e1a438 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5e1a438\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d365806 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d365806\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Th\u00e9orie du Classificateur Naive Bayes<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-609697b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"609697b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le classificateur Naive Bayes repose sur l&rsquo;application du th\u00e9or\u00e8me de Bayes, qui d\u00e9crit la probabilit\u00e9 d&rsquo;un \u00e9v\u00e9nement, bas\u00e9e sur des connaissances a priori de conditions pouvant \u00eatre li\u00e9es \u00e0 l&rsquo;\u00e9v\u00e9nement. La formule du th\u00e9or\u00e8me de Bayes est la suivante :<\/span><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><strong>P(A|B) = P(B|A) * P(A) \/ P(B)<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fa0a521 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fa0a521\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">o\u00f9 :<\/span><\/p><ul><li><span style=\"font-weight: 400;\">P(A|B) est la probabilit\u00e9 de l&rsquo;\u00e9v\u00e9nement A \u00e9tant donn\u00e9 que l&rsquo;\u00e9v\u00e9nement B est vrai.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\">P(B|A) est la probabilit\u00e9 de l&rsquo;\u00e9v\u00e9nement B \u00e9tant donn\u00e9 que l&rsquo;\u00e9v\u00e9nement A est vrai.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\">P(A) et P(B) sont les probabilit\u00e9s a priori des \u00e9v\u00e9nements A et B respectivement.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-94ded8f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"94ded8f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dans <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/algorithme-de-classification-definition-et-principaux-modeles\">le contexte de la classification<\/a>, A repr\u00e9sente une classe sp\u00e9cifique, et B repr\u00e9sente un ensemble de caract\u00e9ristiques (ou attributs). Le classificateur Naive Bayes calcule la probabilit\u00e9 qu&rsquo;un exemple appartienne \u00e0 une classe donn\u00e9e, en supposant que toutes les caract\u00e9ristiques sont ind\u00e9pendantes les unes des autres.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-40c1131 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"40c1131\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"572\" height=\"450\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Classificateur-Naive-Bayes1.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-246920\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Classificateur-Naive-Bayes1.jpg 572w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Classificateur-Naive-Bayes1-300x236.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 572px) 100vw, 572px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-19dc5b3 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"19dc5b3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Tout savoir sur le classificateur Naive Bayes<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-190ba3c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"190ba3c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e4cfda3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e4cfda3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Types de Classificateurs Naive Bayes<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d1c12f0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d1c12f0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Naive Bayes Gaussien<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0daf7f9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0daf7f9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le classificateur Naive Bayes Gaussien est utilis\u00e9 lorsque les attributs sont continus et suivent une distribution normale. Ce type de classificateur est particuli\u00e8rement utile dans des contextes o\u00f9 les variables continues sont pr\u00e9sentes et peuvent \u00eatre mod\u00e9lis\u00e9es par une distribution gaussienne. L&rsquo;hypoth\u00e8se sous-jacente est que les donn\u00e9es de chaque classe sont distribu\u00e9es selon une loi normale (ou gaussienne).<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Formellement, si nous avons une variable continue x et une classe c, alors la probabilit\u00e9 conditionnelle P(x|c) est donn\u00e9e par la densit\u00e9 de probabilit\u00e9 de la distribution normale :<\/span><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><strong>P(x|c) = (1 \/ \u221a(2\u03c0\u03c3\u00b2_c)) * exp(- (x &#8211; \u03bc_c)\u00b2 \/ (2\u03c3\u00b2_c))<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-748824a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"748824a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">o\u00f9 <strong>\u03bc_c<\/strong> est la moyenne des valeurs pour la classe c, et <strong>\u03c3\u00b2_c<\/strong> est la variance des valeurs pour la classe c. Le classificateur Naive Bayes Gaussien est souvent utilis\u00e9 dans des applications telles que <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/reconnaissance-faciale-tout-savoir\">la reconnaissance de formes<\/a> et <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/image-processing-tout-savoir\">la classification d&rsquo;images<\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"text-decoration: underline;\"><b>Exemple<\/b><\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Supposons que nous ayons deux classes c1 et c2 avec les param\u00e8tres suivants :<\/span><\/p><ul><li><span style=\"font-weight: 400;\">Pour c1 : \u03bc_c1 = 5 et \u03c3\u00b2_c1 = 1<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\">Pour c2 : \u03bc_c2 = 10 et \u03c3\u00b2_c2 = 2<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">Si nous voulons classifier une nouvelle observation x = 6, nous calculons P(x|c1) et P(x|c2) et comparons ces valeurs.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8b0c609 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8b0c609\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Naive Bayes Multinomial<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dc9041a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"dc9041a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le classificateur Naive Bayes Multinomial est souvent utilis\u00e9 pour la classification de documents o\u00f9 les donn\u00e9es sont des fr\u00e9quences de mots. Ce mod\u00e8le est bien adapt\u00e9 aux donn\u00e9es discr\u00e8tes, telles que les d\u00e9comptes de mots ou les \u00e9v\u00e9nements. Il suppose que les caract\u00e9ristiques suivent une distribution multinomiale, ce qui est appropri\u00e9 pour les t\u00e2ches de classification de texte o\u00f9 les caract\u00e9ristiques sont des occurrences de mots.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Formellement, la probabilit\u00e9 conditionnelle P(x|c) pour une caract\u00e9ristique x et une classe c est donn\u00e9e par :<\/span><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><strong>P(x|c) = (n_x,c + \u03b1) \/ (N_c + \u03b1N)<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-43fb7df elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"43fb7df\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">o\u00f9 <strong>n_x,c<\/strong> est le nombre de fois que le mot x appara\u00eet dans les documents de la classe c, <strong>N_c<\/strong> est le nombre total de mots dans les documents de la classe c, <strong>\u03b1<\/strong> est un param\u00e8tre de lissage de Laplace, et <strong>N<\/strong> est le nombre total de mots distincts. Le lissage de Laplace est utilis\u00e9 pour <strong>g\u00e9rer le probl\u00e8me des probabilit\u00e9s nulles<\/strong> pour les mots qui n&rsquo;apparaissent pas dans les documents d&rsquo;entra\u00eenement.<\/span><\/p><p><span style=\"text-decoration: underline;\"><b>Exemple<\/b><\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Supposons que nous avons deux classes, &lsquo;sport&rsquo; et &lsquo;politique&rsquo;, et que nous voulons classifier le mot &lsquo;match&rsquo;. Nous avons les d\u00e9comptes suivants :<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><\/p><ul><li><span style=\"font-weight: 400;\">&lsquo;match&rsquo; appara\u00eet 50 fois dans des documents de la classe &lsquo;sport&rsquo; et 5 fois dans des documents de la classe &lsquo;politique&rsquo;.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\">Le nombre total de mots dans la classe &lsquo;sport&rsquo; est 1000 et dans la classe &lsquo;politique&rsquo; est 800.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6b70922 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6b70922\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Avec un lissage de Laplace \u03b1 = 1, nous calculons :<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><\/p><ul><li><span style=\"font-weight: 400;\">P(&lsquo;match&rsquo;|&rsquo;sport&rsquo;) = (50 + 1) \/ (1000 + 1 * 1000)<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\">P(&lsquo;match&rsquo;|&rsquo;politique&rsquo;) = (5 + 1) \/ (800 + 1 * 1000)<\/span><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nous utilisons ces probabilit\u00e9s pour classifier un nouveau document contenant le mot &lsquo;match&rsquo;.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7b23500 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"7b23500\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"519\" height=\"451\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Classificateur-Naive-Bayes2.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-246921\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Classificateur-Naive-Bayes2.jpg 519w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Classificateur-Naive-Bayes2-300x261.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 519px) 100vw, 519px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-396a902 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"396a902\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Tout apprendre sur le classificateur Naive Bayes<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-14d7889 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"14d7889\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Naive Bayes Bernoullien<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0ba9ee7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0ba9ee7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le classificateur Naive Bayes Bernoullien est adapt\u00e9 aux variables binaires (pr\u00e9sence ou absence d&rsquo;une caract\u00e9ristique). Ce mod\u00e8le est principalement utilis\u00e9 pour les t\u00e2ches de classification de texte o\u00f9 les caract\u00e9ristiques sont des indicateurs binaires (0 ou 1) repr\u00e9sentant la pr\u00e9sence ou l&rsquo;absence d&rsquo;un mot particulier.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dans ce mod\u00e8le, la probabilit\u00e9 conditionnelle P(x|c) est calcul\u00e9e en fonction de la pr\u00e9sence ou de l&rsquo;absence de la caract\u00e9ristique :<\/span><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><strong>P(x_i = 1 | c) = (n_i,c + \u03b1) \/ (N_c + 2\u03b1)<\/strong><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><strong>P(x_i = 0 | c) = 1 &#8211; P(x_i = 1 | c)<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-62a5385 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"62a5385\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">o\u00f9 <strong>n_i,c<\/strong> est le nombre de documents de la classe c dans lesquels la caract\u00e9ristique <strong>x_i<\/strong> est pr\u00e9sente, et <strong>N_c<\/strong> est le nombre total de documents de la classe c. Le param\u00e8tre de lissage \u03b1 est utilis\u00e9 pour \u00e9viter les probabilit\u00e9s nulles.<\/span><\/p><p><span style=\"text-decoration: underline;\"><b>Exemple<\/b><\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Supposons que nous avons deux classes, &lsquo;spam&rsquo; et &lsquo;non-spam&rsquo;, et que nous voulons classifier l&rsquo;occurrence du mot &lsquo;gratuit&rsquo;.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><\/p><ul><li><span style=\"font-weight: 400;\">&lsquo;gratuit&rsquo; appara\u00eet dans 70 des 100 documents de la classe &lsquo;spam&rsquo; et dans 20 des 100 documents de la classe &lsquo;non-spam&rsquo;.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7e0b922 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7e0b922\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Avec un lissage de Laplace \u03b1 = 1, nous calculons :<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><\/p><ul><li><span style=\"font-weight: 400;\">P(&lsquo;gratuit&rsquo; = 1|&rsquo;spam&rsquo;) = (70 + 1) \/ (100 + 2 * 1)<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\">P(&lsquo;gratuit&rsquo; = 0|&rsquo;spam&rsquo;) = 1 &#8211; P(&lsquo;gratuit&rsquo; = 1|&rsquo;spam&rsquo;)<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\">P(&lsquo;gratuit&rsquo; = 1|&rsquo;non-spam&rsquo;) = (20 + 1) \/ (100 + 2 * 1)<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\">P(&lsquo;gratuit&rsquo; = 0|&rsquo;non-spam&rsquo;) = 1 &#8211; P(&lsquo;gratuit&rsquo; = 1|&rsquo;non-spam&rsquo;)<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><\/li><\/ul><p>Nous utilisons ces probabilit\u00e9s pour classifier un nouveau document en fonction de la pr\u00e9sence ou de l&rsquo;absence du mot &lsquo;gratuit&rsquo;.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-05177e5 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"05177e5\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9ac7171 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9ac7171\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Applications Pratiques<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-82b82ad elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"82b82ad\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le classificateur Naive Bayes est utilis\u00e9 dans de nombreux domaines, notamment :<\/span><\/p><ul><li><b><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/data-poisoning\">Filtrage de Spam<\/a>\u00a0:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Identification des courriels ind\u00e9sirables. En utilisant les caract\u00e9ristiques de l&rsquo;e-mail, telles que la fr\u00e9quence de certains mots, le classificateur Naive Bayes peut d\u00e9terminer la probabilit\u00e9 qu&rsquo;un e-mail soit un spam ou non.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><\/li><li><b><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/machine-learning-sentiment-analysis\">Analyse de Sentiments<\/a>\u00a0:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> D\u00e9termination de l&rsquo;opinion exprim\u00e9e dans un texte. Le classificateur peut \u00eatre utilis\u00e9 pour \u00e9valuer si les sentiments exprim\u00e9s dans des critiques de produits, des commentaires sur les r\u00e9seaux sociaux ou d&rsquo;autres textes sont positifs, n\u00e9gatifs ou neutres.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><\/li><li><b><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/algorithme-de-classification-definition-et-principaux-modeles\">Classification de Documents<\/a>\u00a0:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Cat\u00e9gorisation automatique de textes en fonction de leur contenu. Par exemple, dans les syst\u00e8mes de gestion de contenu, les articles peuvent \u00eatre automatiquement class\u00e9s dans des cat\u00e9gories telles que sports, politique, technologie, etc.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3ef7d55 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3ef7d55\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"854\" height=\"450\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Classificateur-Naive-Bayes3.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-246922\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Classificateur-Naive-Bayes3.jpg 854w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Classificateur-Naive-Bayes3-300x158.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Classificateur-Naive-Bayes3-768x405.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 854px) 100vw, 854px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1fef961 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"1fef961\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Ma\u00eetriser le classificateur Naive Bayes<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f8f2be6 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f8f2be6\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0bd32f5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0bd32f5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Avantages et Inconv\u00e9nients<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f67fea6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f67fea6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Avantages<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9a4b1fa elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9a4b1fa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul><li><b>Simplicit\u00e9 :<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Facile \u00e0 comprendre et \u00e0 mettre en \u0153uvre. Le classificateur Naive Bayes est simple \u00e0 coder et ne n\u00e9cessite pas beaucoup de param\u00e8tres de r\u00e9glage.<\/span><\/li><li><b>Rapidit\u00e9 :<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Efficace en termes de calcul, m\u00eame avec des jeux de donn\u00e9es volumineux. En raison de sa simplicit\u00e9, le classificateur Naive Bayes est extr\u00eamement rapide \u00e0 former et \u00e0 pr\u00e9dire.<\/span><\/li><li><b>Performance :<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Peut \u00eatre tr\u00e8s performant, surtout avec des donn\u00e9es textuelles. Malgr\u00e9 ses hypoth\u00e8ses simplistes, il donne souvent des r\u00e9sultats comp\u00e9titifs par rapport \u00e0 des mod\u00e8les plus complexes, en particulier dans les t\u00e2ches de classification de texte.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c15c8a3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c15c8a3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Inconv\u00e9nients<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0b21ce6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0b21ce6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul><li><b>Hypoth\u00e8se d&rsquo;ind\u00e9pendance :<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> L&rsquo;hypoth\u00e8se d&rsquo;ind\u00e9pendance entre les pr\u00e9dicteurs est souvent irr\u00e9aliste. Dans de nombreux cas pratiques, les caract\u00e9ristiques ne sont pas r\u00e9ellement ind\u00e9pendantes, ce qui peut entra\u00eener des pr\u00e9dictions sous-optimales.<\/span><\/li><li><b>Performances Variables :<\/b><span> Peut \u00eatre surpass\u00e9 par d&rsquo;autres m\u00e9thodes de classification plus sophistiqu\u00e9es lorsque les donn\u00e9es ne respectent pas les hypoth\u00e8ses de base. Dans des contextes o\u00f9 les relations entre les caract\u00e9ristiques sont complexes, des mod\u00e8les plus avanc\u00e9s comme les machines \u00e0 vecteurs de support ou les r\u00e9seaux neuronaux peuvent offrir de meilleures performances.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c90054d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c90054d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-101bd3d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"101bd3d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Conclusion<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3d9b62f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3d9b62f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le classificateur Naive Bayes reste <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/google-colab-tout-savoir\">un outil pr\u00e9cieux en apprentissage automatique<\/a> en raison de sa simplicit\u00e9 et de son efficacit\u00e9. Bien qu&rsquo;il repose sur des hypoth\u00e8ses simplifi\u00e9es, il offre des <strong>performances remarquables<\/strong> pour un <strong>large \u00e9ventail d&rsquo;applications<\/strong>. Que ce soit pour le filtrage de spam, l&rsquo;analyse de sentiments ou la classification de documents, le Naive Bayes est souvent une premi\u00e8re approche efficace \u00e0 consid\u00e9rer pour la classification supervis\u00e9e.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-44767d0 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"44767d0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Se former aux algorithmes de classification<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3aba4d4 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3aba4d4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-14565ff elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"14565ff\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Qu'est-ce que le classificateur Naive Bayes ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Le classificateur Naive Bayes est une m\u00e9thode de classification bas\u00e9e sur le th\u00e9or\u00e8me de Bayes. Il est qualifi\u00e9 de \"na\u00eff\" car il suppose que les attributs des donn\u00e9es sont ind\u00e9pendants les uns des autres, ce qui est rarement le cas en r\u00e9alit\u00e9. Malgr\u00e9 cette hypoth\u00e8se simplificatrice, le classificateur Naive Bayes est souvent performant et efficace pour des t\u00e2ches de classification, en particulier avec de grandes bases de donn\u00e9es.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Quels sont les types de classificateurs Naive Bayes les plus courants ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Il existe plusieurs variantes du classificateur Naive Bayes adapt\u00e9es \u00e0 diff\u00e9rents types de donn\u00e9es : \\n - Gaussian Naive Bayes \\n - Multinomial Naive Bayes \\n - Bernoulli Naive Bayes\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Quels sont les avantages du classificateur Naive Bayes ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"\\n - Facile \u00e0 comprendre et \u00e0 impl\u00e9menter. \\n - Tr\u00e8s rapide \u00e0 entra\u00eener et \u00e0 pr\u00e9dire, m\u00eame avec de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es. \\n - Fonctionne bien avec des petites quantit\u00e9s de donn\u00e9es d'entra\u00eenement.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Quels sont les inconv\u00e9nients du classificateur Naive Bayes ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"\\n - L'hypoth\u00e8se que les attributs sont ind\u00e9pendants est souvent irr\u00e9aliste, ce qui peut affecter les performances. \\n - Peut \u00eatre biais\u00e9 si les classes sont tr\u00e8s d\u00e9s\u00e9quilibr\u00e9es. \\n - Moins performant que des m\u00e9thodes plus sophistiqu\u00e9es sur des jeux de donn\u00e9es complexes o\u00f9 les relations entre les attributs sont importantes.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Le classificateur Naive Bayes est une m\u00e9thode de classification bas\u00e9e sur le th\u00e9or\u00e8me de Bayes avec une hypoth\u00e8se d&rsquo;ind\u00e9pendance na\u00efve entre les pr\u00e9dicteurs. 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