Naive Bayes è un algoritmo di apprendimento automatico supervisionato che viene utilizzato per la classificazione. Si basa sul teorema di Bayes che afferma che la probabilità di un evento date alcune informazioni di base è il prodotto della probabilità che l'evento si verifichi e la probabilità che le informazioni di base siano vere. La parte &quot;ingenua&quot; dell'algoritmo deriva dal presupposto che le diverse caratteristiche dei dati siano indipendenti l'una dall'altra. Ciò semplifica i calcoli e rende l'algoritmo più efficiente. L'algoritmo viene prima addestrato utilizzando dati etichettati, quindi utilizza il teorema di Bayes per calcolare la probabilità che un punto dati invisibile appartenga a una determinata classe. Il punto dati viene quindi classificato in base alla massima probabilità.
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