Naive Bayes es un algoritmo de clasificación supervisada basado en el teorema de Bayes con una suposición de independencia condicional ingenua entre las características. Es uno de los algoritmos más populares para el aprendizaje automático y se utiliza ampliamente en problemas de clasificación en los que las características son independientes entre sí.
El algoritmo de Naive Bayes se basa en el teorema de Bayes, que establece que la probabilidad condicional de un evento dado otro evento se puede calcular en función de la probabilidad marginal de cada evento y la probabilidad condicional de uno dado el otro.
La suposición "ingenua" de independencia condicional implica que las características son independientes entre sí, lo que significa que la presencia o ausencia de una característica no afecta la presencia o ausencia de otras características. Aunque esta suposición puede no ser cierta en realidad, Naive Bayes suele funcionar bien en la práctica, incluso si la suposición de independencia es violada.
El algoritmo de Naive Bayes se utiliza principalmente para problemas de clasificación, donde el objetivo es asignar una etiqueta o clase a un conjunto de características. Se puede utilizar en problemas de clasificación binaria o multiclase.
El algoritmo se implementa calculando las probabilidades condicionales de cada clase dado un conjunto de características observadas. Estas probabilidades se calculan utilizando el teorema de Bayes y la suposición de independencia condicional.
En resumen, Naive Bayes es un algoritmo de clasificación supervisada que se basa en el teorema de Bayes y la suposición de independencia condicional entre características. Aunque simplifica la realidad al asumir independencia, suele funcionar bien en la práctica y se utiliza ampliamente en problemas de clasificación.
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