В чём разница между теоремой Байеса и наивным байесовским классификатором?

Разница между теоремой Байеса и наивным байесовским классификатором заключается в предположении о взаимосвязи событий. 16

Теорема Байеса — один из прикладных инструментов теории вероятностей. 6 В основе теоремы — условная вероятность. 6 С её помощью можно рассчитать вероятность наступления одного из двух связанных событий при условии, что наступило другое. 6 Например, с помощью теоремы Байеса можно определить вероятность дождя при условии, что влажность воздуха превысила заданное значение. 6

Наивный байесовский классификатор основан на теореме Байеса и используется для задач классификации. 59 В основе идеи классификатора лежит допущение о том, что все признаки, описывающие объект, независимы друг от друга. 5 Это предположение часто не выполняется в реальных задачах, но, несмотря на это, алгоритм часто показывает хорошие результаты. 5

Таким образом, в теореме Байеса речь идёт о взаимосвязанных событиях, а в наивном байесовском классификаторе, наоборот, все объекты — события или свойства — независимы. 6