Definición - ¿Qué significa Naive Bayes?
Un clasificador de Bayes ingenuo es un algoritmo que utiliza el teorema de Bayes para clasificar objetos. Los clasificadores ingenuos de Bayes asumen una independencia fuerte o ingenua entre los atributos de los puntos de datos. Los usos populares de los clasificadores Bayes ingenuos incluyen filtros de spam, análisis de texto y diagnóstico médico. Estos clasificadores se utilizan ampliamente para el aprendizaje automático porque son simples de implementar.
Naive Bayes también se conoce como Bayes simple o Bayes de la independencia.
Techinfo explica Naive Bayes
Un clasificador de Bayes ingenuo utiliza la teoría de la probabilidad para clasificar los datos. Los algoritmos clasificadores ingenuos de Bayes hacen uso del teorema de Bayes. La idea clave del teorema de Bayes es que la probabilidad de un evento se puede ajustar a medida que se introducen nuevos datos.
Lo que hace que un clasificador de Bayes ingenuo sea ingenuo es su suposición de que todos los atributos de un punto de datos en consideración son independientes entre sí. Un clasificador que clasifica frutas en manzanas y naranjas sabría que las manzanas son rojas, redondas y de cierto tamaño, pero no asumiría todas estas cosas a la vez. Las naranjas también son redondas, después de todo.
Un clasificador de Bayes ingenuo no es un algoritmo único, sino una familia de algoritmos de aprendizaje automático que utilizan la independencia estadística. Estos algoritmos son relativamente fáciles de escribir y se ejecutan de manera más eficiente que los algoritmos de Bayes más complejos.
La aplicación más popular son los filtros de spam. Un filtro de correo no deseado busca en los mensajes de correo electrónico determinadas palabras clave y las coloca en una carpeta de correo no deseado si coinciden.
A pesar del nombre, cuantos más datos recibe, más preciso se vuelve un clasificador de Bayes ingenuo, como cuando un usuario marca mensajes de correo electrónico en una bandeja de entrada como spam.