La clasificación Naive Bayes es un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado en el campo del aprendizaje automático para la clasificación de datos. Se basa en el teorema de Bayes y asume que todas las variables de entrada son independientes entre sí.
En términos simples, el algoritmo calcula la probabilidad de que un dato de entrada pertenezca a cada clase posible, y selecciona la clase con la probabilidad más alta como la clasificación final.
La "Naive" (ingenua) en su nombre se refiere a la suposición de independencia de las variables de entrada, que puede no ser cierta en la práctica. A pesar de esta suposición simplificada, la clasificación Naive Bayes es ampliamente utilizada debido a su facilidad de implementación y su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos con alta dimensionalidad.
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