Clasificador Naïve Bayes


El clasificador probabilístico Naive Bayes o Bayesiano ingenuo en español, tiene sus fundamentos en el Teorema de Bayes, es uno de los algoritmos de aprendizaje práctico más utilizados por su sencillez; entre sus ventajas está que su implementación es muy fácil y obtiene buenos resultados de clasificación en la mayoría de los casos.

Es una técnica de clasificación y predicción supervisada ya que necesita de ejemplos previos que nos ayuden a clasificar los datos a evaluar, Naïve Bayes nos permite construir modelos que predicen la probabilidad de resultados.

¿Dónde aplicarlo?

Hay muchas áreas y tareas cotidianas donde podemos usarlo, por ejemplo supongamos que deseas conocer la probabilidad de que un paciente tenga cáncer dado que fuma, lo importante aquí es tener una BD de otros pacientes y sus características (edad, sexo, hace ejercicio, etc) que nos den una probabilidad de otros futuros pacientes dado que cumplan ciertas características y dado que fuma.

¿En qué está basado?

Este clasificador está basado en el Teorema de Bayes o conocido también como teorema de la probabilidad condicionada, pues el porcentaje obtenido se verá condicionado o afectado por otro dato más, por ejemplo, ¿cuál es la probabilidad de que gane en el bingo? Este se ve afectado por varias condiciones como:

a) ¿Cuántas personas más van a jugar?. Es más probable que podamos ganar si el número de personas es menor, no es lo mismo competir contra 10 personas a 50.

b) ¿Cuántos cartones he comprado?. Mi probabilidad de ganar se incrementará si compro más cartones.

Es por eso que los resultados se ven afectados por otras variables, en este ejemplo por a) y b).

En otro post explicaré los pasos para llevar a cabo la clasificación.

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Acerca de silvercorp

Blog personal de Ye§i creado el 18/Ag/06 enfocado al diseño gráfico, tecnología y programación.

Publicado el agosto 12, 2013 en Inteligencia Artificial y etiquetado en , . Guarda el enlace permanente. 2 comentarios.

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