Naive Bayes sınıflandırıcısı: Revizyonlar arasındaki fark

[[Dosya:Bayes' Theorem MMB 01.jpg|thumbküçükresim|Bayes teoremi]]

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 | arşiv-url arşivurl= https://web.archive.org/web/20160402161134/http://bcpw.bg.pw.edu.pl/Content/1933/IJIS2003.pdf | arşiv-tarihi arşivtarihi= 2 Nisan 2016 | ölüurl = yes evet}}</ref>

Naive bayes sınıflandırıcının kullanım alanı her ne kadar kısıtlı gözükse de yüksek boyutlu uzayda ve yeterli sayıda veriyle x'in (nicelik kümesi) bileşenlerinin istatistik olarak bağımsız olması koşulu esnetilerek başarılı sonuçlar elde edilebilinir.<ref>{{Web kaynağı | başlık = Bayes Sınıflandırıcısı | url = http://cis.poly.edu/~mleung/FRE7851/f07/naiveBayesianClassifier.pdf | erişimtarihi = 3 Kasım 2012 | arşivurl = https://web.archive.org/web/20160311202321/http://cis.poly.edu/~mleung/FRE7851/f07/naiveBayesianClassifier.pdf | arşivtarihi = 11 Mart 2016 | ölüurl = no hayır}}</ref>

Naive Bayes sınıflandırıcısı genel olarak [[veri madenciliği]]nde, [[Biyomedikal Mühendisliği|biyomedikal mühendisliği alanında]], hastalıkların ya da anormalliklerin [[Tıbbi tanımlama|tıbbi tanımlanmasında]] ([[Otomatik tanıma ve veri toplama|otomatik]] olarak [[Mühendislik|mühendislik ürünü]] [[tıbbi cihaz]]lar tarafından tanı konulması)<ref>{{dergi kaynağı|soyadı=Lakoumentas|ad=John|ortakyazarlareşyazarlar=Drakos, John; Karakantza, Marina; Sakellaropoulos, George; Megalooikonomou, Vasileios; Nikiforidis, George|başlık=Optimizations of the naïve-Bayes classifier for the prognosis of B-Chronic Lymphocytic Leukemia incorporating flow cytometry data|dergi=Computer Methods and Programs in Biomedicine|tarih=1 Ekim 2012|cilt=108|sayı=1|sayfalar=158–167158-167|doi=10.1016/j.cmpb.2012.02.009}}</ref>,

[[elektrokardiyografi]] (EKG) grafiğinin sınıflandırılmasında<ref>{{dergi kaynağı|soyadı=Wiggins|ad=M.|ortakyazarlareşyazarlar=Saad, A.; Litt, B.; Vachtsevanos, G.|başlık=Evolving a Bayesian classifier for ECG-based age classification in medical applications|dergi=Applied Soft Computing|tarih=31 Aralık 2007|cilt=8|sayı=1|sayfalar=599–608599-608|doi=10.1016/j.asoc.2007.03.009}}</ref>, [[elektroensefalografi]] (EEG) grafiklerinin ayrıştırılmasında<ref>{{dergi kaynağı|soyadı=Wang|ad=Z|ortakyazarlareşyazarlar=Hope, RM; Wang, Z; Ji, Q; Gray, WD|başlık=An EEG workload classifier for multiple subjects.|dergi=Conference proceedings : ... Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Conference|tarih=2011|cilt=2011|sayfalar=6534-7|pmid=22255836}}</ref>, [[genetik]] araştırmalarında<ref>{{dergi kaynağı|soyadı=Malovini|ad=Alberto|ortakyazarlareşyazarlar=Barbarini, Nicola; Bellazzi, Riccardo|başlık=Hierarchical Naive Bayes for genetic association studies|dergi=BMC Bioinformatics|tarih=1 Ocak 2012|cilt=13|sayı=Suppl 14|sayfalar=S6|doi=10.1186/1471-2105-13-S14-S6}}</ref>, [[yığın mesaj]] tanımlanmasında<ref>{{dergi kaynağı|soyadı=Almeida|ad=Tiago A.|ortakyazarlareşyazarlar=Almeida, Jurandy; Yamakami, Akebo|başlık=Spam filtering: how the dimensionality reduction affects the&nbsp;accuracy of Naive Bayes classifiers|dergi=Journal of Internet Services and Applications|tarih=1 Aralık 2010|cilt=1|sayı=3|sayfalar=183–200183-200|doi=10.1007/s13174-010-0014-7}}</ref>, metin ayrıştırılmasında<ref>{{kitap kaynağı|soyadı=Sebastiani|ad=edited by Fabrizio|başlık=Advances in Information Retrieval 25th European Conference on IR Research, ECIR 2003, Pisa, Italy, April 14-16, 2003. Proceedings|url=https://archive.org/details/advancesinformat00seba|yıl=2003|yayıncı=Springer-Verlag Berlin Heidelberg|yer=Berlin, Heidelberg|isbn=978-3-540-36618-8|sayfalar=[https://archive.org/details/advancesinformat00seba/page/n350 335]-350}}</ref>, ürün sınıflandırma<ref>{{Web kaynağı |url=http://ucuz.io/ |başlık=Naive Bayes ile ürün sınıflandırma örneği |erişimtarihi=2 Ekim 2020 |arşiv-urlarşivurl=https://web.archive.org/web/20180901015830/https://ucuz.io/ |arşiv-tarihiarşivtarihi=1 Eylül 2018 |ölüurl=no hayır}}</ref> ve diğer bazı alanlarda kullanılır.