Naive Bayes
O que e Naive Bayes?
Naive Bayes e uma familia de algoritmos de classificacao 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 distribuicao normal
- Multinomial NB: para contagens (classificacao de texto)
- Bernoulli NB: para features binarias
Vantagens
Naive Bayes e extremamente rapido para treinar e prever, funciona bem com poucos dados e escala facilmente para alta dimensionalidade. E particularmente eficaz em classificacao de texto, onde a suposicao de independencia e menos prejudicial.
Aplicacoes
Filtragem de spam, classificacao de documentos, analise de sentimento e sistemas de recomendacao sao usos classicos. Na Trilion, Naive Bayes e uma opcao rapida para prototipagem de classificadores antes de partir para modelos mais complexos.
