Naive Bayes классификаторы жасаған тағы бір болжам - барлық болжаушылар нәтижеге бірдей әсер етеді.
Naive Bayes жіктеу алгоритмі ықтималдық жіктеуіш болып табылады және ол Supervised Learning жүйесіне жатады. Ол күшті тәуелсіздік болжамдарын қамтитын ықтималдық үлгілеріне негізделген. Тәуелсіздік туралы болжамдар көбінесе шындыққа әсер етпейді. Сондықтан олар аңғал болып саналады.
Naive Bayes классификациясының келесі түрлері бар:
Multinomial Naive Bayes әдісі табиғи тілді өңдеуде кең таралған бейсиялық оқыту әдісі болып табылады. Байес теоремасын пайдалана отырып, бағдарлама электрондық пошта немесе газет бөлігі сияқты мәтіннің тегін бағалайды. Ол берілген үлгі үшін әрбір тегтің ықтималдығын бағалайды және ең жоғары мүмкіндігі бар тегті қайтарады.
Бернулли Naive Bayes - Naive Bayes отбасының бір бөлігі. Ол тек екілік мәндерді қабылдайды. Бірнеше мүмкіндіктер болуы мүмкін, бірақ олардың әрқайсысы екілік мәнді (Бернулли, логикалық) айнымалы болып есептеледі. Сондықтан бұл сынып үлгілерді екілік мәнді мүмкіндік векторлары ретінде көрсетуді талап етеді.
Gaussian Naive Bayes - бұл Гаусстың қалыпты таралуын бақылайтын және үздіксіз деректерді қолдайтын Naive Bayes нұсқасы. Gaussian Naive Bayes көмегімен қарапайым модельді құру үшін деректер параметрлер арасында ковариация (тәуелсіз өлшемдер) жоқ Гаусс үлестірімімен сипатталады деп есептейміз. Бұл модель әрбір белгідегі нүктелердің орташа және стандартты ауытқуын есептеу арқылы жай ғана сәйкес келуі мүмкін.
