Classificateur naïf bayésien

L'algorithme Naive Bayes est une méthode d'apprentissage supervisé pour les problèmes de classification, basée sur le théorème de Bayes. En termes simples, un classificateur Naive Bayes suppose que la présence d'une caractéristique dans une classe n'a aucune incidence sur la présence des autres caractéristiques. Le classificateur Naive Bayes est une approche d'apprentissage automatique supervisé populaire pour les applications de classification telles que la classification de texte. Il appartient à la famille des algorithmes d'apprentissage génératif et modélise la distribution d'entrée pour une classe ou catégorie particulière. Cette méthode repose sur l'idée que, conditionnellement à la classe, les propriétés des données d'entrée sont indépendantes, permettant à l'algorithme de prédire les résultats rapidement et avec précision. Les classificateurs Naive Bayes sont des classificateurs probabilistes simples utilisant le théorème de Bayes. Ce théorème calcule la probabilité d'une hypothèse sur la base des informations disponibles et de connaissances préalables. La prédiction de la classe d'un jeu de données de test est simple et rapide. De plus, la prédiction multi-classes donne de bons résultats.