वर्णन करें कि Naive Bayes वर्गीकरण के लिए कैसे कार्य करता है।
Naive Bayes का उपयोग विभिन्न आवेदनों में किया जाता है, जैसे कि ईमेल फ़िल्टरिंग, वेब साइट रेटिंग और सामाजिक मीडिया विश्लेषण में। अपनी वर्गीकरण क्षमताओं के कारण, यह एक लोकप्रिय मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म है।

Naive Bayes एक परिसंचारी (probabilistic) एल्गोरिथ्म है जो भेदभाव की जांच करता है कि एक पाठ विषय द्वारा समर्थित है या नहीं। Naive Bayes उपयोगकर्ता को एक शब्द या बहुश्रुति के आधार पर एक पाठ के विषय का विश्लेषण करता है, और संभावित वर्गों में वर्गीकरण करता है।

Naive Bayes एक श्रेणीबद्ध (supervised) अल्गोरिथ्म है, जो ट्रेनिंग डेटा के आधार पर वर्गीकरण करता है। ट्रेनिंग डेटा में इसतेमाल किए गए विषयों के आधार पर, Naive Bayes इस्तेमाल करने वाले अलग-अलग प्रयुक्तियों के साथ प्रतिबंध के अनुसार विभिन्न विषयों को वर्गीकरण करता है।

Naive Bayes दो चरणों में काम करता है। पहले, ट्रेनिंग डेटा के आधार पर भेदभाव दस्तावेजों में सामान्यता (frequency) और वैश्विक कुल मान (global total) की गणना की जाती है। दूसरा चरण, Naive Bayes मॉडल शब्दों के द्वारा विषयों के मौजूद होने की संभावना का अनुमान लगा सकता है जो आयोजित होती है। जब एक नया दस्तावेज समय आता है, Naive Bayes संभावित मानों के आधार पर वर्गीकृत हो जाता है।

संक्षेप में, Naive Bayes एक चुनौतीपूर्ण विषय है जो व्यक्तिगत वाक्यों या शब्दों के आधार पर मूल्यांकन करता है। इस तरह संभव होता है कि समान शब्दों का उपयोग या ये कि पाठ दस्तावेजों के रूप में कैसे लिखा जाता है, संभवतः नतीजे पर प्रभाव नहीं डालेंगे।