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, ktury jest stosowany do klasyfikacji. Opiera sien na twierdzeniu Bayesa, kture mówi, rze prawdopodobienistwo zdarzenia przy pewnych informacjach wstępnych jest iloczynem prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia i prawdopodobienistwa prawdziwości informacji wstępnych. "Naiwna" czensić algorytmo wynika z zalorzenia, rze różne cechy danych son od siebie niezalerzne. Uproszczenie to ołatwia obliczenia i czyni algorytm bardziej wydajnym. Algorytm jest najpierw trenowany za pomocą oznakowanych danych, a nastenpnie wykorzystuje twierdzenie Bayesa do obliczenia prawdopodobieństwa, że nieznany ponkt danych należy do określonej klasy. Ponkt danych jest następnie klasyfikowany zgodnie z maksymalnym prawdopodobienistwem.