Naive Bayes sınıflandırıcısı nedir?

Naif Bayes sınıflandırıcı, Bayes teoremini uygulamaya dayanan basit bir olasılık sınıflandırıcıdır ve özelliklerin birbirinden bağımsız olduğu varsayımına dayanır.

Fikir:

• Özelliklerin değerlerini dikkate alarak bir nesnenin bir sınıfa ait olasılığı hesaplanır.
• Tüm özelliklerin bağımsız olduğu varsayılır, bu da hesaplamaları basitleştirir.

Örnek: Metindeki kelimelere göre e-postaları spam veya spam olmayan olarak sınıflandırma.

Avantajlar:

• Hızlı ve uygulanması kolaydır.
• Büyük veri setlerinde iyi çalışır.

Kısıtlamalar:

• Özelliklerin bağımsızlığı varsayımı genellikle sağlanmaz, bu da doğruluğu azaltabilir.

Python ile sklearn kullanarak örnek:

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

texts = ["spam mesajı", "önemli toplantı", "şimdi satın al", "proje güncellemesi"]
labels = [1, 0, 1, 0]  # 1 - spam, 0 - spam değil

vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)

model = MultinomialNB()
model.fit(X, labels)

new_text = ["satın al toplantı"]
X_new = vectorizer.transform(new_text)
prediction = model.predict(X_new)
print(prediction)  # [1] - spam