Naïve Bayes एक संभाव्यता वर्गीकरण एल्गोरिथ्म है जो बेयस के प्रमेय पर आधारित है। यह एक विशिष्ट वर्ग से संबंधित होने की संभावना की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किया जाता है, जिसमें विशेषताओं का एक सेट दिया गया है। Naïve Bayes वर्गीकरण एल्गोरिथ्म विशेषताओं के बीच स्वतंत्रता की धारणा के तहत काम करता है, जिसका अर्थ है कि एक विशेषता की उपस्थिति अन्य विशेषताओं की उपस्थिति को प्रभावित नहीं करती है। Naïve Bayes के पीछे मूल विचार प्रत्येक वर्ग की संभावनाओं की गणना करना है और फिर उस वर्ग को चुनना है जो सबसे अधिक संभावना है। एक वर्ग की संभावना की गणना करने के लिए, हम बेयस के प्रमेय का उपयोग करते हैं, जिसमें कहा गया है कि "P (क्लास) विशेषताएं) = P (क्लास) विशेषताएं (क्लास) * P (क्लास) विशेषताएं (क्लास) P (क्लास) स्पैम) । यहाँ, P (क्लास) विशेषताएं (क्लास) स्पैम) स्पैम को वर्गीकृत करने की संभावना है, विशेष रूप से जब हम चाहते हैं।
वर्गीकरण के लिए नाइव बेयस कैसे काम करता है, इसका वर्णन करें।