Naïve Bayésiens.  Présentation de la Dataset  Implémentation du Naïve bayes sur notre data  Interprétation du résultat  Principe de naive bayes. 

Présentation au sujet: "Naïve Bayésiens.  Présentation de la Dataset  Implémentation du Naïve bayes sur notre data  Interprétation du résultat  Principe de naive bayes. "— Transcription de la présentation:

1 Naïve Bayésiens

2  Présentation de la Dataset  Implémentation du Naïve bayes sur notre data  Interprétation du résultat  Principe de naive bayes.  Exemple de naive bayes. Définition Aspect théorique Aspect technique PLAN

3 La technique de classification par les Réseaux Bayésiens Naïfs repose sur le théorème appelé théorème Bayésien et donne généralement d'excellents résultats lorsque le nombre de dimensions en entrée est élevé. Malgré leur simplicité, les Réseaux Bayésiens Naïfs donnent souvent de meilleurs résultats que certaines méthodes plus sophistiquées de classification. Définition

4 Aspect théorique

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6 Notre Dataset se compose des information suivant :  ID: identification du personne  Age: l'Age du personne  Employment: son secteur d’emploi  Education: son niveau éducation  Marital: sa situation familiale  Occupation: son emploi  Income: son revenu/salaire  Gender: son sexe  Hours: Nombre d’heur du travail Aspect technique - Présentation de la Dataset

7 Implémentation du Naïve bayes sur notre data. Aspect technique - Implémentation du Naïve bayes sur notre data

8 Aspect technique - Interprétation du résultat

9 Merci pour votre attention