Tartalomjegyzék:
Meghatározás - Mit jelent a Naive Bayes?
A naiv Bayes-osztályozó egy algoritmus, amely Bayes-tétel alapján objektumokat osztályoz. A Naiv Bayes-osztályozók erőteljes vagy naiv függetlenséget feltételeznek az adatpontok attribútumai között. A naiv Bayes-osztályozók népszerű felhasználásai közé tartozik a spamszűrők, a szöveganalízis és az orvosi diagnózis. Ezeket az osztályozókat széles körben használják gépi tanulásra, mert egyszerűen végrehajthatók.
A Naiv Bayes egyszerű Bayes vagy független Bayes néven is ismert.
A Techopedia magyarázza a Naive Bayes-t
Egy naiv Bayes-osztályozó valószínűségi elméletet használ az adatok osztályozására. A Naiv Bayes-osztályozó algoritmusok Bayes-tételt használják. A Bayes-tétel kulcsfontosságú betekintése abban áll, hogy egy esemény valószínűsége módosítható az új adatok bevezetésekor.
A naiv Bayes-osztályozó naivvá teszi azt a feltételezést, hogy a vizsgált adatpont minden attribútuma független egymástól. A gyümölcsök almába és narancsba szortírozó osztályozója tudni fogja, hogy az alma piros, kerek és bizonyos méretű, de nem feltételezi ezeket a dolgokat egyszerre. Végül is a narancs kerek.
A naiv Bayes-osztályozó nem egyetlen algoritmus, hanem gépi tanulási algoritmusok családja, amelyek statisztikai függetlenséget élveznek. Ezek az algoritmusok viszonylag könnyen írhatók és hatékonyabban futtathatók, mint a bonyolultabb Bayes-algoritmusok.
A legnépszerűbb alkalmazás a spamszűrők. A spamszűrő megvizsgálja az egyes kulcsszavak e-mail üzeneteit, és egy spam mappába helyezi őket, ha egyeznek.
A név ellenére, minél több adatot kap, annál pontosabbá válik a naiv Bayes-osztályozó, például amiatt, hogy a felhasználó e-maileket jelöl a beérkező levelekben spamként.
