Naive Bayes Nedir?

Naive Bayes, olasılık temelli bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Genellikle sınıflandırma görevlerinde kullanılır ve Basit Bayes teoremi üzerine kuruludur.

Nasıl Çalışır?

Naive Bayes, verilerin belirli özelliklerinin bağımsız olduğunu varsayar. Temel adımlar şunlardır:

• Veri Hazırlığı: Eğitim verileri toplanır ve etiketlenir.
• Olasılık Hesaplama: Her sınıf için özelliklerin olasılıkları hesaplanır.
• Bayes Teoremi Uygulama: Yeni bir örneğin sınıflandırılması için Bayes teoremi kullanılır:
• P(Sınıf | Özellikler) = (P(Özellikler | Sınıf) * P(Sınıf)) / P(Özellikler)
• Sınıf Tahmini: Olasılık değerleri karşılaştırılır ve en yüksek olan sınıf seçilir.

Özellikleri

• Hızlı ve verimli çalışır.
• Az veri ile bile iyi sonuçlar verir.
• Birçok farklı veri seti ile uyum sağlar.

Kullanım Alanları

Naive Bayes, genellikle aşağıdaki alanlarda kullanılır:

• Metin sınıflandırma (spam filtreleme, duygu analizi)
• Tıp (hastalık belirleme)
• Öneri sistemleri