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Veuillez expliquer ce qu'est le "classificateur Naive Bayes"
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En statistique, les classificateurs naïfs de Bayes sont une famille de simples «classificateurs probabilistes» basés sur l'application du théorème de Bayes avec des hypothèses d'indépendance fortes (naïves) entre les caractéristiques (voir classificateur de Bayes ). Ils font partie des modèles de réseau bayésiens les plus simples, mais associés à l'estimation de la densité du noyau, ils peuvent atteindre des niveaux de précision élevés.
Les classificateurs Naive Bayes sont hautement évolutifs, nécessitant un certain nombre de paramètres linéaires dans le nombre de variables (caractéristiques/prédicteurs) dans un problème d'apprentissage. L'apprentissage du maximum de vraisemblance peut être effectué en évaluant une expression de forme fermée, : 718  qui prend un temps linéaire, plutôt que par une approximation itérative coûteuse comme celle utilisée pour de nombreux autres types de classificateurs.
Dans la littérature statistique, les modèles Bayes naïfs sont connus sous une variété de noms, y compris Bayes simples et Bayes indépendants. Tous ces noms font référence à l'utilisation du théorème de Bayes dans la règle de décision du classificateur, mais Bayes naïf n'est pas (nécessairement) une méthode bayésienne.