Naif bayes

Naive Bayes ("Bayesian Classification" olarak da bilinir), makine öğreniminde ve özellikle veri sınıflandırmada yaygın olarak kullanılan denetimli öğrenmede kullanılan bir algoritmadır. Naive Bayes algoritmasının arkasındaki temel varsayım, niteliklerin bağımsız olduğu ve birbirleri üzerinde hiçbir etkiye sahip olmadığıdır.

Naive Bayes algoritmasının amacı, daha önce görülmüş olan veriler göz önüne alındığında, bir tür olayın sonucunu tahmin etmektir. Algoritma, gelecekteki olayları tahmin etmek için verilerdeki örüntüleri arar. Bu tür bir algoritma, henüz etiketlenmemiş ve eğitim gerektirmeyen verilerin sınıflandırılmasında yardımcı olur.

Naive Bayes algoritmaları tipik olarak spam algılama, duygu analizi ve metin sınıflandırma gibi sınıflandırma görevleri için kullanılır. Algoritma, verileri spam veya spam değil, olumlu veya olumsuz gibi kategorilere ve bu gibi kategorilere ayırır.

Naive Bayes algoritması, bazı kanıtlar göz önüne alındığında bir olayın gerçekleşme olasılığını belirleyen Bayes teoremine dayanmaktadır. Naive Bayes algoritması, girdi verilerinden elde edilen kanıtları kullanarak her kategori için bir olasılık hesaplar. En yüksek olasılığa sahip kategori, en olası sonuca sahip olandır.

Naive Bayes algoritmasını kodda uygulamak için, araştırmacının Bayesian olasılık ilkelerini anlaması ve temel Python programlamasına aşina olması gerekir.

Genel olarak Naive Bayes algoritması, veri sınıflandırma ve tahmin görevlerinde yaygın olarak kullanılan basit ve verimli bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Algoritmanın kullanımı ve anlaşılması basittir, bu da onu birçok görev için güçlü bir araç haline getirir.