O algoritmo Naive-Bayes é um método de aprendizado supervisionado para problemas de classificação baseado no teorema de Bayes. Simplificando, um classificador Naive Bayes assume que a presença de uma característica em uma classe não tem relação com a presença de qualquer outra característica. Um método popular de aprendizado de máquina supervisionado para aplicações de classificação, como classificação de texto, é o classificador Naive Bayes. Ele faz parte da família de algoritmos de aprendizado generativo e simula a distribuição de entrada para uma classe ou categoria específica. Este método é baseado na ideia de que, dada a classe, as características dos dados de entrada são condicionalmente independentes, permitindo que o algoritmo preveja resultados de forma rápida e precisa. Classificadores probabilísticos simples que utilizam o teorema de Bayes são chamados de classificadores Naive Bayes. Este teorema calcula a probabilidade de uma hipótese com base nas informações disponíveis e algum conhecimento prévio. Prever a classe de um conjunto de dados de teste é simples e rápido. Além disso, a previsão multiclasse apresenta bons resultados.
O que é Naive Bayes?