"Naive Bayes sınıflandırıcısı" veya "Bayes sınıflandırıcısı" olarak da bilinen Naive Bayes, sınıflandırma ve tahmin için kullanılan bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır. Özellikler arasında güçlü (saf) bağımsızlık varsayımlarıyla Bayes teoreminin uygulanmasına dayanmaktadır. Basit bir ifadeyle Naive Bayes sınıflandırıcısı, veri setlerindeki tüm özelliklerin birbiriyle ilişkili olmadığını varsayar. Bu sayede her bir özelliğin bireysel olasılıkları dikkate alınarak bir gözlemin gerçekleşme olasılığı belirlenebilmektedir.
Naive Bayes'in diğer sınıflandırma algoritmalarına göre üç önemli ve belirgin avantajı vardır. Öncelikle, uzman olmayanlar için bile basit ve anlaşılması kolaydır. İkincisi, diğer makine öğrenicilerine göre daha hızlı, daha hızlı ve daha verimlidir. Son olarak, çok az eğitim verisi gerektirmesi, onu gerçek zamanlı uygulamalar için mükemmel bir seçim haline getiriyor.
Naive Bayes'in en yaygın uygulaması, spam filtreleme gibi metin sınıflandırma alanındadır. Bu tür bir uygulamada, bir Naive Bayes sınıflandırıcısı bir dizi e-posta üzerinde eğitilir ve her e-posta spam veya amatör (spam değil) olarak etiketlenir. Her e-postanın içindeki kelimeler sayısal özelliklere dönüştürülerek bir e-postanın her sınıfa ait olma olasılığı hesaplanır. Daha sonra en yüksek olasılığa sahip sınıf tahmini oluşturur.
Naive Bayes, metin sınıflandırmanın yanı sıra tahmin, duygu analizi ve öneri sistemleri gibi görevler için de kullanılabilir. Ayrıca hastaları farklı koşullara göre sınıflandırmak veya belirli bir tedavinin sonucunu tahmin etmek için kullanılabildiği tıbbi teşhislerde de faydalıdır.
Naive Bayes, hem endüstride hem de akademide yaygın olarak kullanılan, etkili ve kullanımı basit bir makine öğrenme algoritmasıdır. Kullanım kolaylığı, hızı ve doğruluğu onu birçok uygulama için ideal bir seçim haline getiriyor.
