El algoritmo Naive-Bayes es un método de aprendizaje supervisado para problemas de clasificación basado en el teorema de Bayes. En términos simples, un clasificador Naive Bayes asume que la presencia de una característica en una clase no tiene relación con la presencia de cualquier otra característica. Un enfoque popular de aprendizaje automático supervisado para aplicaciones de clasificación como la clasificación de texto es el clasificador Naive Bayes. Es miembro de la familia de algoritmos de aprendizaje generativo y simula la distribución de entrada para una clase o categoría específica. Este método se basa en la idea de que, dada la clase, las características de los datos de entrada son condicionalmente independientes, lo que permite al algoritmo predecir resultados de manera rápida y precisa. Los clasificadores probabilísticos simples que utilizan el teorema de Bayes se denominan clasificadores Naive Bayes. Este teorema calcula la probabilidad de una hipótesis basándose en la información disponible y algún conocimiento previo. Predecir la clase del conjunto de datos de prueba es sencillo y rápido. Además, la predicción multiclase muestra buenos resultados.
¿Qué es Naive Bayes?