Clasificación Naive Bayes

Concepto y definición

Clasificación Naive Bayes

¿Qué es Clasificación Naive Bayes?

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.

« Volver al glosario

¿Quieres ponerte en contacto?

¡Nos encantaría saber de ti! Contáctanos completando el formulario que aparece a continuación y estaremos encantados de ayudarte.
Rellena el formulario
Compartir:
¿Qué relación tiene el Big Data con el Aprendizaje Automático?

El mundo está experimentando un crecimiento exponencial en la generación de datos con una escala cada vez mayor. Según IDC (International Data Corp [...]

Leer más »
12 Sectores con mayor potencial para el emprendimiento

Las oportunidades de negocio están en todas partes y muchas veces no sabemos cuales son los sectores con mayor potencial para el emprendimiento.  [...]

Leer más »
Cómo verificar la viabilidad de una oportunidad de negocio

Es conveniente que mediante un breve cuestionario seamos capaces de verificar la viabilidad de una oportunidad de negocio. A continuación, desarrolla [...]

Leer más »
Clustering para analizar el dato

Los métodos de clustering, o agrupamiento, son una pieza fundamental en el proceso de análisis de los datos, pues permiten una segmentación automá [...]

Leer más »
Ver más entradas
© Gamco 2021, All Rights Reserved - Aviso legal - Privacidad - Cookies