Naive Bayes
O que é Naive Bayes?
Naive Bayes é uma familia de algoritmos de classificação baseados no Teorema de Bayes com a suposicao (naive/ingenua) de que todas as features sao independentes entre si. Apesar dessa suposicao simplificadora, funciona surpreendentemente bem em muitos problemas reais.
Variantes Principais
- Gaussian NB: para features continuas com distribuição normal
- Multinomial NB: para contagens (classificação de texto)
- Bernoulli NB: para features binarias
Vantagens
Naive Bayes é extremamente rápido para treinar é prever, funciona bem com poucos dados é escala facilmente para alta dimensionalidade. E particularmente eficaz em classificação de texto, onde a suposicao de independência é menos prejudicial.
Aplicacoes
Filtragem de spam, classificação de documentos, análise de sentimento é sistemas de recomendação sao usos classicos. Na Trilion, Naive Bayes é uma opcao rápida para prototipagem de classificadores antes de partir para modelos mais complexos.
