Introdução ao algoritmo de Naive Bayes
Teorema de Bayes
O Teorema de Bayes é um conceito fundamental da teoria de probabilidade que descreve a relação entre as probabilidades condicionais de eventos. Ele permite calcular a probabilidade de um evento ocorrer, levando em consideração a ocorrência de outro evento relacionado. O teorema é expresso da seguinte forma:
Onde:
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é a probabilidade do evento A ocorrer dado que o evento B ocorreu (probabilidade condicional). -
é a probabilidade do evento B ocorrer dado que o evento A ocorreu. -
é a probabilidade do evento A ocorrer (probabilidade marginal). -
é a probabilidade do evento B ocorrer (probabilidade marginal).
O Teorema de Bayes é amplamente aplicado em estatística, ciência de dados, aprendizado de máquina e outras áreas para fazer inferências e previsões com base em dados observados.
Algoritmo de Naive Bayes
O algoritmo de Naive Bayes é um classificador baseado no Teorema de Bayes e é comumente usado em problemas de classificação em aprendizado de máquina. Ele assume que os atributos(características) são condicionalmente independentes entre si, o que é conhecido como “naive” (ingênuo) por fazer essa suposição simplificada.
A abordagem do Naive Bayes é eficiente e funciona bem em muitos cenários, mesmo com a suposição de independência condicional. O algoritmo é especialmente útil quando se lida com grandes conjuntos de dados e é amplamente aplicado em tarefas de classificação de texto, como:
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Análise de sentimentos;
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Filtragem de spam;
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Categorização de documentos.
O algoritmo de Naive Bayes utiliza o Teorema de Bayes para calcular as probabilidades de uma instância pertencer a cada classe com base nas características observadas. Em um problema de classificação, o algoritmo estima a probabilidade de pertencimento a cada classe e classifica a instância na classe com a maior probabilidade.
Apesar da suposição simplificada de independência condicional, o Naive Bayes muitas vezes apresenta resultados surpreendentemente bons em muitos cenários e é uma escolha popular para tarefas de classificação, especialmente quando se trabalha com dados de texto.
Vantagens:
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Rápido
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Simplicidade de interpretação
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Bom desempenho em análises com altas dimensões
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Boas previsões em bases pequenas (por exemplo 200 registros)
Desvantagens:
- Combinação de características (atributos independentes): cada par de características são independentes