Naive Bayes sınıflandırıcısı: Revizyonlar arasındaki fark

Naïve Bayes Sınıflandırıcı [[Örüntü tanıma]] problemine ilk bakışta oldukcaoldukça kısıtlayıcı görülen bir [[önerme]] ile kullanılabilen [[olasılık]]cı bir yaklaşımdır. Bu önerme örüntü tanıma da kullanılacak her bir tanımlayıcı nitelik[[Öznitelik (makine öğrenmesi)|öznitelik]] ya da parametrenin [[istatistik]] açıdan bağımsız olması gerekliliğidir. Her ne kadar bu önerme Naive Bayes Sınıflandırıcısınınsınıflandırıcının kullanım alanını kısıtlandırsakısıtlasa da, genelde istatistik bağımsızlık koşulu esnetilerek kullanıldığında da daha karmaşık [[Yapay sinir ağları]] gibi metotlarla karşılaştırabilir sonuçlar vermektedir. Bir Naive Bayes sınıflandırıcı, her özniteliğin birbirinden koşulsal bağımsız olduğu ve öğrenilmek istenen kavramın tüm bu özniteliklere koşulsal bağlı olduğu bir [[Bayes ağı]] olarak da düşünülebilir.

Burada önsel olasılık Bayes teoreminine [[öznel]]lik katar. Diğer bir ifadeyle örneğin P(A) henüz elde veri toplanmadan A olayı hakkında sahip olunan bilgidir. Diğer taraftan P(''B''|''A'') [[ardıl olasılık]]tır çünkü veri toplandıktan sonra, A olayının gerçekleşmiş olduğu durumlarda B olayının gerçekleşme ihtimali hakkında bilgi verir.<ref>{{Web kaynağı | soyadı = Pawlak | ad = Zdzisław | başlık = A Rough Set View on Bayes’ Theorem | url = http://bcpw.bg.pw.edu.pl/Content/1933/IJIS2003.pdf | erişimtarihi = 3 Kasım 2012 | dil = İngilizce | arşivengelli = evet}}</ref>