Cuprins:
Definiție - Ce înseamnă Naive Bayes?
Un clasificator naiv Bayes este un algoritm care folosește teorema lui Bayes pentru clasificarea obiectelor. Clasificatorii Naive Bayes își asumă o independență puternică sau naivă între atributele punctelor de date. Utilizările populare ale clasificatorilor naivi Bayes includ filtre de spam, analiza textului și diagnosticul medical. Aceste clasificatoare sunt utilizate pe scară largă pentru învățarea mașinii, deoarece sunt simple de implementat.
Naive Bayes este cunoscut și sub numele de Bayes simple sau Bayes de independență.
Techopedia explică Naive Bayes
Un clasificator naiv Bayes folosește teoria probabilităților pentru clasificarea datelor. Algoritmii de clasificare Naive Bayes folosesc teorema lui Bayes. Perspectiva cheie a teoremei lui Bayes este că probabilitatea unui eveniment poate fi ajustată odată cu introducerea datelor noi.
Ceea ce face ca un clasificator Bayes să fie naiv este presupunerea că toate atributele unui punct de date luate în considerare sunt independente unele de altele. Un clasificator care sortează fructele în mere și portocale ar ști că merele sunt roșii, rotunde și au o anumită dimensiune, dar nu și-ar asuma toate aceste lucruri dintr-o dată. Portocalele sunt rotunde și până la urmă.
Un clasificator naiv Bayes nu este un singur algoritm, ci o familie de algoritmi de învățare automată care utilizează independența statistică. Acești algoritmi sunt relativ ușor de scris și rulat mai eficient decât algoritmii mai complexi Bayes.
Cea mai populară aplicație este filtrul de spam. Un filtru de spam se uită la mesajele de e-mail pentru anumite cuvinte cheie și le introduce într-un folder de spam dacă se potrivesc.
În ciuda numelui, cu cât sunt mai multe date, cu atât devine mai precis un clasificator naiv Bayes, cum ar fi de la un utilizator care semnalează mesaje de e-mail într-o inbox pentru spam.
