un clasificador Naive Bayes es un modelo probabilístico de aprendizaje automático que se utiliza para tareas de clasificación. Es un clasificador en un modelo de aprendizaje automático que se utiliza para discriminar diferentes objetos en función de ciertas características.
el Teorema de Bayes:
Tipos de Clasificador Naive Bayes:
Este es utilizado principalmente para la clasificación de documentos problema, yo.,e si un documento pertenece a la categoría de deportes, política, tecnología, etc. Las características / predictores utilizados por el clasificador son la frecuencia de las palabras presentes en el documento.
Bernoulli Naive Bayes:
esto es similar a los bayes multinomiales naive pero los predictores son variables booleanas. Los parámetros que utilizamos para predecir la variable de clase solo toman valores sí o no, por ejemplo si una palabra aparece en el texto o no.,
Bayes gaussiano ingenuo:
cuando los predictores toman un valor continuo y no son discretos, asumimos que estos valores se muestrean de una distribución gaussiana.,
Since the way the values are present in the dataset changes, the formula for conditional probability changes to,
Conclusion:
Naive Bayes algorithms are mostly used in sentiment analysis, spam filtering, recommendation systems etc., Son rápidos y fáciles de implementar, pero su mayor desventaja es que el requisito de los predictores para ser independientes. En la mayoría de los casos de la vida real, los predictores son dependientes, esto dificulta el rendimiento del clasificador.