Ваша задача построить модель наивного байесовского классификатора и определить класс, к которому будет отнесен b>Million Online Access Cash Bill Offer Money
Определите вероятность того, что письмо является спамом, исходя из тренировочного набора данных.
Вычислите F («спам»):
Вычислите F («не спам»):
Вычислите вероятность Р (Класс = «спам»|Письмо), что письмо Million Online Access Cash Bill Offer Money является спамом.

Другие предметы Университет Наивный байесовский классификатор машинное обучение наивный байесовский классификатор спам вероятность спама классификация текста обучение модели анализ данных университетские курсы алгоритмы машинного обучения обработка естественного языка Новый

Для решения задачи по построению наивного байесовского классификатора и определения вероятности того, что данное письмо является спамом, нам необходимо выполнить несколько шагов:

Шаг 1: Подготовка данных

• Соберите тренировочный набор данных, который содержит примеры писем, помеченных как "спам" и "не спам".
• Каждое письмо должно быть представлено в виде набора признаков. Обычно это делается с помощью метода "мешок слов", где мы создаем вектор, отражающий частоту появления слов в письме.

Шаг 2: Вычисление априорных вероятностей

• Рассчитайте априорные вероятности классов:
• P(Спам) = Количество спам-писем / Общее количество писем
• P(Не спам) = Количество не спам-писем / Общее количество писем

Шаг 3: Вычисление условных вероятностей

• Для каждого слова в словаре рассчитайте условные вероятности:
• P(Слово | Спам) = (Количество раз, когда слово встречается в спам-письмах + 1) / (Общее количество слов в спам-письмах + количество уникальных слов)
• P(Слово | Не спам) = (Количество раз, когда слово встречается в не спам-письмах + 1) / (Общее количество слов в не спам-письмах + количество уникальных слов)

Шаг 4: Применение теоремы Байеса

• Теперь мы можем рассчитать вероятность того, что письмо является спамом, используя формулу Байеса:
• P(Спам | Письмо) = (P(Письмо | Спам) * P(Спам)) / P(Письмо)
• P(Не спам | Письмо) = (P(Письмо | Не спам) * P(Не спам)) / P(Письмо)
• Где P(Письмо | Спам) и P(Письмо | Не спам) вычисляются как произведение условных вероятностей для всех слов в письме.

Шаг 5: Прогнозирование

• Подставьте значения для вашего конкретного письма "Million Online Access Cash Bill Offer Money". Сначала разбейте письмо на слова и посчитайте P(Письмо | Спам) и P(Письмо | Не спам).
• После этого подставьте эти значения в формулы Байеса для получения P(Спам | Письмо) и P(Не спам | Письмо).

Шаг 6: Вычисление F1-меры

• F1-мера рассчитывается как гармоническое среднее между точностью и полнотой:
• F1 = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)
• Где:
• Precision = TP / (TP + FP)
• Recall = TP / (TP + FN)
• TP - истинные положительные, FP - ложные положительные, FN - ложные отрицательные.

После выполнения всех этих шагов, вы сможете получить вероятность того, что письмо является спамом, а также вычислить F1-меру для классов "спам" и "не спам". Если у вас есть конкретные данные о тренировочном наборе, вы можете подставить их в формулы и получить численные результаты.