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Definição - O que significa Naive Bayes?
Um classificador Bayes ingênuo é um algoritmo que usa o teorema de Bayes para classificar objetos. Os classificadores Naive Bayes assumem uma independência forte ou ingênua entre os atributos dos pontos de dados. Os usos populares dos classificadores ingênuos de Bayes 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 de independência.
Techopedia explica Naive Bayes
Um classificador Bayes ingênuo usa a teoria das probabilidades para classificar os dados. Os algoritmos de classificação ingênuo de Bayes fazem uso do teorema de Bayes. O insight principal 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 ingênuo de Bayes é a suposição de que todos os atributos de um ponto de dados em consideração são independentes um do outro. Um classificador que classifica frutas em maçãs e laranjas saberia que as maçãs são vermelhas, redondas e têm um certo tamanho, mas não assumiriam todas essas coisas ao mesmo tempo. 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 executam com mais eficiência do que os algoritmos Bayes mais complexos.
O aplicativo mais popular são os filtros de spam. Um filtro de spam procura nas mensagens de email determinadas palavras-chave e as coloca em uma pasta de spam, se elas corresponderem.
Apesar do nome, quanto mais dados são obtidos, mais preciso é o classificador Bayes ingênuo, como um usuário sinalizando mensagens de email em uma caixa de entrada para spam.
