Definição – o que significa Naive Bayes?
Um classificador de Bayes ingênuo é um algoritmo que usa o teorema de Bayes para classificar objetos. Os classificadores Naive Bayes pressupõem uma independência forte ou ingênua entre os atributos dos pontos de dados. Os usos populares dos classificadores Bayes ingênuos incluem filtros de spam, análise de texto e diagnóstico médico. Esses classificadores são amplamente usados para aprendizado de máquina porque são simples de implementar.
Naive Bayes também é conhecido como Bayes simples ou Bayes da independência.
Definirtec explica Naive Bayes
Um classificador Bayes ingênuo usa a teoria da probabilidade para classificar os dados. Algoritmos classificadores Naive Bayes fazem uso do teorema de Bayes. O principal insight do teorema de Bayes é que a probabilidade de um evento pode ser ajustada à medida que novos dados são introduzidos.
O que torna um classificador Bayes ingênuo ingênuo é sua suposição de que todos os atributos de um ponto de dados em consideração são independentes uns dos outros. Um classificador que classifica frutas em maçãs e laranjas saberia que as maçãs são vermelhas, redondas e têm um determinado tamanho, mas não presumiria todas essas coisas de uma vez. Afinal, as laranjas também são redondas.
Um classificador Bayes ingênuo não é um algoritmo único, mas uma família de algoritmos de aprendizado de máquina que fazem uso da independência estatística. Esses algoritmos são relativamente fáceis de escrever e executar com mais eficiência do que os algoritmos Bayes mais complexos.
O aplicativo mais popular são os filtros de spam. Um filtro de spam verifica as mensagens de e-mail em busca de certas palavras-chave e as coloca em uma pasta de spam, se corresponderem.
Apesar do nome, quanto mais dados ele obtém, mais preciso se torna um classificador Bayes ingênuo, como quando um usuário sinaliza mensagens de e-mail em uma caixa de entrada para spam.