باستخدام تقنيات التعلم الآلي: توقع أرقام اليد بدقة عالية - Implementing Naive Bayes Classifier for Exceptional Handwritten Digit Prediction

يركز هذا المشروع على تنفيذ خوارزمية Naive Bayes لمهام التصنيف. الهدف من المشروع هو تدريب نموذج Naive Bayes على مجموعة بيانات MNIST ، والتي تتكون من صور رقمية مكتوبة بخط اليد ، ثم تقييم أدائها.

يستخدم المشروع مكتبات Python المختلفة لمعالجة البيانات والتصور والتعلم الآلي. يتم استخدام المكتبات التالية:

NumPy: يستخدم للحسابات العددية ومعالجة الصفيف.

الباندا: تستخدم لمعالجة البيانات وتحليلها.

Matplotlib: يستخدم لإنشاء تصورات ، مثل المؤامرات والمخططات.

Seaborn: يستخدم لتعزيز الجماليات البصرية للقسائم.

Scikit-Learn: يستخدم لتقييم النموذج والمقاييس ، بما في ذلك مصفوفة الارتباك ودرجة F1.

Keras: تُستخدم لجلب مجموعة بيانات MNIST وتحميل بيانات التدريب والاختبار.

SciPy: يستخدم للحسابات الإحصائية ، وتحديدا في حساب الاحتمالات.

os: يُستخدم للتفاعل مع نظام التشغيل ، على الرغم من عدم استخدامه صراحةً في مقتطف الشفرة المقدم.

تطبق فئة NaiveBayes في مقتطف الشفرة خوارزمية Naive Bayes. يتضمن طرقًا لحساب الاحتمالات السابقة ، وإحصاءات المتوسط والتباين ، والاحتمالات ، والاحتمالات اللاحقة ، وملاءمة النموذج للبيانات ، وإجراء التنبؤات ، وحساب الدقة. يفترض الفصل توزيعًا غاوسيًا للمعالم.

يتضمن المشروع أيضًا رمزًا لتحميل مجموعة بيانات MNIST ، وتقسيمها إلى مجموعات تدريب واختبار ، وتدريب نموذج Naive Bayes باستخدام بيانات التدريب. ثم يقوم بتقييم دقة النموذج ويعرض مصفوفة الارتباك. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يقارن النتائج مع مصنف Naive Bayes من scikit-Learn.

للتلخيص ، يعرض هذا المشروع تنفيذ خوارزمية Naive Bayes للتصنيف ، وتحديدًا على مجموعة بيانات MNIST ، ويوضح دقة وأداء النموذج باستخدام مقاييس التقييم المختلفة.