Obsah:
Definice - Co znamená Naive Bayes?
Naivní Bayesův klasifikátor je algoritmus, který používá Bayesovu větu k třídění objektů. Klasifikátory Naive Bayes předpokládají silnou nebo naivní nezávislost mezi atributy datových bodů. Populární použití naivních Bayesových klasifikátorů zahrnuje spamové filtry, analýzu textu a lékařskou diagnostiku. Tyto klasifikátory se široce používají pro strojové učení, protože se snadno implementují.
Naive Bayes je také známý jako jednoduchý Bayes nebo Bayes nezávislosti.
Techopedia vysvětluje Naive Bayes
Naivní Bayesův klasifikátor používá pro klasifikaci dat teorii pravděpodobnosti. Algoritmy klasifikátoru Naive Bayes využívají Bayesovu teorém. Klíčovým vhledem Bayesovy věty je, že pravděpodobnost události může být upravena, jakmile budou zavedena nová data.
To, co dělá naivního Bayesova klasifikátoru naivním, je jeho předpoklad, že všechny atributy uvažovaného datového bodu jsou na sobě nezávislé. Klasifikátor třídění ovoce na jablka a pomeranče by věděl, že jablka jsou červená, kulatá a mají určitou velikost, ale všechny tyto věci by nepředpokládala najednou. Pomeranče jsou přece jen kulaté.
Naivní Bayesův klasifikátor není jediný algoritmus, ale rodina algoritmů strojového učení, které využívají statistické nezávislosti. Tyto algoritmy lze relativně snadno zapsat a spustit efektivněji než složitější Bayesovy algoritmy.
Nejoblíbenější aplikací jsou spamové filtry. Filtr nevyžádané pošty sleduje určitá klíčová slova v e-mailových zprávách a v případě, že se shodují, umístí je do složky se spamem.
Navzdory jménu, čím více dat získává, tím přesnější se stává naivní klasifikátor Bayes, například od uživatele označujícího e-mailové zprávy v doručené poště jako spam.
