Opisz, jak działa klasyfikator Naive Bayes.

Klasyfikator Naive Bayes jest algorytmem uczenia maszynowego, który opiera się na teorii Bayesa i wykorzystuje statystyczne podejście do klasyfikacji. Algorytm ten działa poprzez obliczenie prawdopodobieństwa przynależności do danej klasy na podstawie cech obiektu, które są zdefiniowane w zbiorze treningowym. 

Klasyfikator Naive Bayes zakłada, że każda cecha jest niezależna od innych cech, co oznacza, że ​​nie ma korelacji między nimi. Dlatego nazywa się go "naiwnym", ponieważ nie bierze pod uwagę złożoności relacji między cechami. 

Algorytm Naive Bayes wykorzystuje wzór Bayesa, aby obliczyć prawdopodobieństwo przynależności do danej klasy. Wzór ten opiera się na prawdopodobieństwie a priori, które jest określone na podstawie częstości występowania danej klasy w zbiorze
Naive Bayes to algorytm uczenia maszynowego nadzorowanego, który jest stosowany do klasyfikacji. Opiera się na twierdzeniu Bayesa, które mówi, że prawdopodobieństwo zdarzenia przy pewnych informacjach wstępnych jest iloczynem prawdopodobienistwa wystąpienia zdarzenia i prawdopodobieństwa prawdziwości informacji wstępnych. "Naiwna" czenść algorytmu wynika z założenia, rze różne cechy danych są od siebie niezależne. Uproszczenie to ułatwia obliczenia i czyni algorytm bardziej wydajnym. Algorytm jest najpierw trenowany za pomocą oznakowanych danych, a następnie wykorzystuje twierdzenie Bayesa do obliczenia prawdopodobieństwa, że nieznany punkt danych należy do określonej klasy. Ponkt danych jest następnie klasyfikowany zgodnie z maksymalnym prawdopodobieństwem.