Наивный байесовский алгоритм — это простой и мощный алгоритм, который помогает компьютерам учиться на данных. Он называется «наивным», потому что предполагает, что все признаки независимы, что не всегда верно.
Представьте, что вы детектив, пытающийся раскрыть преступление. У вас есть список подозреваемых и некоторые улики. Вы знаете, что у подозреваемого каштановые волосы, высокий рост и татуировка. Вы также знаете, что жертва сказала, что подозреваемый был одет в красную рубашку.
Теперь, если вы увидите кого-то с каштановыми волосами, высокого роста и с татуировкой, вы можете подумать, что этот человек и есть подозреваемый. Но что, если они носят синюю рубашку? Здесь в дело вступает Наивный Байес.
Наивный Байес использует вероятность для предсказания. Он вычисляет вероятность каждой функции при каждом возможном исходе. В нашем примере возможные исходы — «подозреваю» и «не подозреваю».
Таким образом, Наивный Байес рассчитает вероятность наличия каштановых волос при подозрительном исходе и вероятность наличия каштановых волос при подозрительном исходе. То же самое будет сделано для каждой характеристики: роста, татуировки и цвета рубашки.
Затем он перемножит все эти вероятности вместе, чтобы получить вероятность подозрительного исхода с учетом данных. Если эта вероятность выше, чем исход «не подозрительно», Наивный Байес предсказывает, что виновником является подозреваемый.
Таким образом, наивный байесовский алгоритм — это простой алгоритм, который использует вероятность для прогнозирования. Предполагается, что все функции независимы, но все же могут быть очень точными во многих реальных приложениях.
