 Décrivez comment Naive Bayes fonctionne pour la classification.
Naive Bayes est un algorithme d'apprentissage automatique supervisé utilisé pour la classification. Il est basé sur le théorème de Bayes qui stipule que la probabilité d'un événement compte tenu de certaines informations contextuelles est le produit de la probabilité que l'événement se produise et de la probabilité que les informations contextuelles soient vraies. La partie naïve de l'algorithme vient de son hypothèse selon laquelle les différentes caractéristiques des données sont indépendantes les unes des autres. Cela simplifie les calculs et rend l'algorithme plus efficace. L'algorithme est d'abord entraîné à l'aide de données étiquetées, puis il utilise le théorème de Bayes pour calculer la probabilité qu'un point de données invisible appartienne à une certaine classe. Le point de données est ensuite classé en fonction de la probabilité maximale.