Как работает байесовский классификатор в Data Science?

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

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

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

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

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. habr.com