Наивный байесовский классификатор в Data Science работает на основе теоремы Байеса. 45 Она позволяет вычислить вероятность того, что объект принадлежит к определённому классу, исходя из известных данных. 5

Принцип работы заключается в том, что классификатор рассчитывает вероятность принадлежности элемента к определённому классу на основе его характеристик. 1 При этом делается предположение, что все признаки, описывающие объект, независимы друг от друга. 4 Это может не соответствовать реальности, но такой «наивный» подход упрощает расчёт вероятностей и ускоряет обучение модели. 2

Выделяют три типа наивного байесовского классификатора в зависимости от распределения набора данных: гауссовский, мультиномиальный и бернулли: 4

• Гауссовский используется, когда набор данных распределён нормально, это подходит для непрерывных признаков. 4
• Мультиномиальный используется, когда набор данных содержит дискретные значения, используется в текстовой классификации. 4
• Бернулли используется при работе над задачами бинарной классификации с бинарными признаками. 4

Наивный байесовский классификатор используется в таких задачах, как классификация текста, например, классификация электронных писем как спам или не спам, анализ комментариев — определение тона (положительный, отрицательный, нейтральный), системы рекомендаций — может быть использован для рекомендаций на основе пользовательских предпочтений. 4