Кейс 3. Числовые признаки (Gaussian Naive Bayes)

Увидеть, что Байес не только про текст

Числовые признаки (Gaussian Naive Bayes)

Сценарий

Классифицируем пользователя:

• active

• inactive

По:

• времени на сайте

• числу кликов

Реализация: чистый PHP (идея)

function gaussian($x, $mean, $variance)
{
    return (1 / sqrt(2 * pi() * $variance)) *
           exp(-pow($x - $mean, 2) / (2 * $variance));
}

Здесь наивный Байес:

• оценивает среднее и дисперсию

• подставляет в формулу нормального распределения

• дальше все то же самое: произведение → лог-сумма

RubixML

use Rubix\ML\Classifiers\GaussianNB;
use Rubix\ML\Datasets\Labeled;

$samples = [
    [120, 10],
    [130, 12],
    [20,  1],
    [30,  2],
];

$labels = ['active', 'active', 'inactive', 'inactive'];

$dataset = new Labeled($samples, $labels);

$model = new GaussianNB();
$model->train($dataset);

$prediction = $model->predict([[100, 9]]);
print_r($prediction);