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定義-Naive Bayesとはどういう意味ですか？
単純ベイズ分類器は、ベイズの定理を使用してオブジェクトを分類するアルゴリズムです。 単純ベイズ分類器は、データポイントの属性間の強い、または単純な独立性を前提としています。 単純ベイズ分類器の一般的な用途には、スパムフィルター、テキスト分析、医療診断などがあります。 これらの分類器は実装が簡単なため、機械学習に広く使用されています。
単純ベイズは、単純ベイズまたは独立ベイズとも呼ばれます。
TechopediaはNaive Bayesについて説明します
単純ベイズ分類器は、確率理論を使用してデータを分類します。 単純ベイズ分類器アルゴリズムは、ベイズの定理を利用します。 ベイズの定理の重要な洞察は、新しいデータが導入されるとイベントの確率を調整できることです。
単純ベイズ分類器を単純にするのは、考慮中のデータポイントのすべての属性が互いに独立しているという仮定です。 果物をリンゴとオレンジに分類する分類子は、リンゴが赤くて丸く、特定のサイズであることを知っていますが、これらすべてを一度に想定するわけではありません。 やはりオレンジも丸いです。
単純ベイズ分類器は、単一のアルゴリズムではなく、統計的独立性を利用する機械学習アルゴリズムのファミリーです。 これらのアルゴリズムは、より複雑なベイズアルゴリズムよりも記述および実行が比較的簡単です。
最も人気のあるアプリケーションはスパムフィルターです。 スパムフィルターは、特定のキーワードの電子メールメッセージを調べ、一致する場合はスパムフォルダーに入れます。
名前にもかかわらず、取得するデータが多いほど、単純なベイズ分類器がより正確になります。たとえば、ユーザーが受信トレイ内の電子メールメッセージにスパムのフラグを立てた場合などです。
