¿Qué significa Bayes ingenuo?
Un clasificador Bayes ingenuo es un algoritmo que utiliza el teorema de Bayes para clasificar objetos. Los clasificadores Bayes ingenuos asumen una independencia fuerte, o ingenua, entre los atributos de los puntos de datos.
Los usos más populares de los clasificadores Bayes ingenuos incluyen los filtros de spam, el análisis de texto y el diagnóstico médico. Estos clasificadores se utilizan mucho para el aprendizaje automático porque son sencillos de implementar.
El Bayes ingenuo también se conoce como Bayes simple o Bayes de independencia.
Definición de bayes ingenuo
Un clasificador Bayes ingenuo utiliza la teoría de la probabilidad para clasificar datos. Los algoritmos del clasificador Bayes ingenuo utilizan el teorema de Bayes. La idea clave del teorema de Bayes es que la probabilidad de un suceso puede ajustarse a medida que se introducen nuevos datos.
Lo que hace que un clasificador Bayes ingenuo sea ingenuo es su suposición de que todos los atributos de un punto de datos considerado son independientes entre sí.
Un clasificador que clasifique las frutas en manzanas y naranjas sabría que las manzanas son rojas, redondas y de un determinado tamaño, pero no asumiría todas estas cosas a la vez. Al fin y al cabo, las naranjas también son redondas.
Un clasificador Bayes ingenuo no es un algoritmo único, sino una familia de algoritmos de aprendizaje automático que hacen uso de la independencia estadística. Estos algoritmos son relativamente fáciles de escribir y se ejecutan con más eficacia que los algoritmos Bayes más complejos.
La aplicación más popular son los filtros de spam. Un filtro de spam busca en los mensajes de correo electrónico determinadas palabras clave y los coloca en una carpeta de spam si coinciden.
A pesar de su nombre, cuantos más datos reciba, más preciso será un clasificador Bayes ingenuo, como el de un usuario que marca los mensajes de correo electrónico de una bandeja de entrada como spam.