Innholdsfortegnelse:
Definisjon - Hva betyr Naive Bayes?
En naiv Bayes-klassifiserer er en algoritme som bruker Bayes teorem for å klassifisere objekter. Naive Bayes-klassifiserere antar sterk eller naiv uavhengighet mellom attributtene til datapunkter. Populære bruksområder av naive Bayes klassifiserere inkluderer spamfilter, tekstanalyse og medisinsk diagnose. Disse klassifisatorene er mye brukt for maskinlæring fordi de er enkle å implementere.
Naive Bayes er også kjent som enkle Bayes eller uavhengighets Bayes.
Techopedia forklarer Naive Bayes
En naiv Bayes-klassifiserer bruker sannsynlighetsteori for å klassifisere data. Naive Bayes klassifiseringsalgoritmer benytter seg av Bayes teorem. Den sentrale innsikten til Bayes teorem er at sannsynligheten for en hendelse kan justeres når nye data blir introdusert.
Det som gjør en naiv Bayes-klassifiserer naiv, er dens antagelse om at alle attributtene til et datapunkt som vurderes er uavhengige av hverandre. En klassifiserer som sorterer frukt i epler og appelsiner ville vite at eplene er røde, runde og har en viss størrelse, men vil ikke anta alle disse tingene på en gang. Appelsiner er tross alt også runde.
En naiv Bayes-klassifiserer er ikke en eneste algoritme, men en familie av maskinlæringsalgoritmer som benytter seg av statistisk uavhengighet. Disse algoritmene er relativt enkle å skrive og kjøre mer effektivt enn mer komplekse Bayes-algoritmer.
Den mest populære applikasjonen er spamfiltre. Et spamfilter ser på e-postmeldinger for bestemte nøkkelord og legger dem i en spam-mappe hvis de stemmer overens.
Til tross for navnet, jo mer data det blir, desto mer nøyaktig blir en naiv Bayes-klassifiserer, for eksempel fra en bruker som flagger e-postmeldinger i en innboks for spam.
