Naïve Bayes
Naïve Bayes é um classificador probabilístico baseado no Teorema de Bayes. É frequentemente usado em tarefas de classificação e é conhecido por sua simplicidade e eficiência computacional, especialmente em grandes conjuntos de dados. Naïve Bayes assume uma forte independência condicional entre as características.
Probabilidades no Naïve Bayes:
- Probabilidade Marginal: Probabilidade de um evento independente dos resultados de outras variáveis. Exemplo: A probabilidade de uma carta ser vermelha é de 0,5.
- Probabilidade Conjunta: Probabilidade de dois ou mais eventos simultâneos. Exemplo: A probabilidade de uma carta ser um quatro e vermelha.
- Probabilidade Condicional: Probabilidade de um evento dado outro. Exemplo: A probabilidade de uma carta ser um quatro, dado que ela é vermelha.
Classificação Baseada na Regra de Bayes:
- O classificador Naïve Bayes usa a Regra de Bayes para atribuir um rótulo de classe a uma instância com base em um conjunto de atributos. A classe com a maior probabilidade posterior, dada a observação, é escolhida como a previsão final.
- O modelo calcula a probabilidade de cada classe com base nos atributos da instância e seleciona a classe com a maior probabilidade.
Características do Naïve Bayes:
- Configuração de Rede Bayesiana: Naïve Bayes assume uma rede bayesiana particular, com um nó de destino (não observado) e vários filhos (nós observados/atributos).
- Eficiência Computacional: Naïve Bayes é eficiente do ponto de vista computacional e pode lidar com informações incompletas.
- Independência Condicional: O modelo pressupõe independência condicional entre os atributos, o que simplifica os cálculos, mas pode ser uma suposição irrealista em certos casos.
Exemplo Prático:
Imagine um sistema de diagnóstico médico que utiliza o Naïve Bayes para prever se um paciente tem uma determinada doença com base em resultados de exames clínicos. O modelo calcularia a probabilidade de o paciente ter a doença com base na combinação dos resultados dos exames e nas informações prévias sobre a prevalência da doença.
Em resumo, o Naïve Bayes é um método eficaz e eficiente para tarefas de classificação, especialmente quando a suposição de independência condicional entre os atributos é razoavelmente válida. É amplamente utilizado em aplicações como filtragem de spam, diagnóstico médico e classificação de texto.