Съдържание:
Определение - Какво означава Naive Bayes?
Наивен класификатор на Байес е алгоритъм, който използва теорията на Байес за класифициране на обекти. Класификаторите на Naive Bayes приемат силна или наивна независимост между атрибутите на точките от данни. Популярните приложения на наивните класификатори на Байес включват спам филтри, анализ на текст и медицинска диагноза. Тези класификатори се използват широко за машинно обучение, защото са лесни за изпълнение.
Naive Bayes е известен също като прости Bayes или независимост Bayes.
Техопедия обяснява Naive Bayes
Наивен класификатор на Байес използва теорията на вероятностите за класифициране на данни. Алгоритмите за класифициране на наивните Bayes използват теоремата на Bayes. Ключовото разбиране на теоремата на Байес е, че вероятността от събитие може да се коригира с въвеждането на нови данни.
Това, което прави наивен класификатор на Байес, е предположението, че всички атрибути на разглежданата точка от данни са независими един от друг. Класификатор, който сортира плодовете в ябълки и портокали, би знаел, че ябълките са червени, кръгли и имат определен размер, но не биха приели всички тези неща наведнъж. В крайна сметка портокалите също са кръгли.
Наивният класификатор на Байес не е единен алгоритъм, а семейство от алгоритми за машинно обучение, които използват статистическата независимост. Тези алгоритми се пишат сравнително лесно и се изпълняват по-ефективно от по-сложните алгоритми на Bayes.
Най-популярното приложение са филтрите за спам. Спам филтърът разглежда имейл съобщения за определени ключови думи и ги поставя в папка със спам, ако съвпадат.
Въпреки името, колкото повече данни получават, толкова по-точен става наивен класификатор на Bayes, като например от потребител, маркиращ имейл съобщения във входяща поща за спам.
