Naive Bayes, também conhecido como “classificador ingênuo de Bayes” ou “classificador bayesiano”, é um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina usado para classificação e previsão. Baseia-se na aplicação do teorema de Bayes com fortes (ingênuas) suposições de independência entre os recursos. Em termos simples, um classificador Naive Bayes assume que todos os recursos nos conjuntos de dados não estão relacionados entre si. Dessa forma, é possível determinar a probabilidade de ocorrência de uma observação levando em consideração as probabilidades individuais de cada característica.
Naive Bayes tem três vantagens principais e distintas sobre outros algoritmos de classificação. Em primeiro lugar, é simples e fácil de compreender, mesmo para não especialistas. Em segundo lugar, é mais rápido, rápido e eficiente do que outros alunos de máquina. Por último, requer muito poucos dados de treinamento, o que o torna uma ótima opção para aplicações em tempo real.
A aplicação mais comum do Naive Bayes é na área de classificação de texto, como na filtragem de spam. Nesse tipo de aplicação, um classificador Naive Bayes é treinado em um conjunto de emails, sendo cada email rotulado como spam ou ham (não spam). As palavras de cada email são convertidas em características numéricas e a probabilidade de um email pertencer a cada classe é calculada. A classe com a maior probabilidade forma então a previsão.
Além da classificação de texto, o Naive Bayes pode ser usado para tarefas como previsão, análise de sentimento e sistemas de recomendação. Também é útil no diagnóstico médico, onde pode ser usado para classificar pacientes em diferentes condições ou para prever o resultado de um determinado tratamento.
Naive Bayes é um algoritmo de aprendizado de máquina eficaz e simples de usar, amplamente utilizado na indústria e na academia. Sua facilidade de uso, velocidade e precisão o tornam a escolha ideal para muitas aplicações.
