{"id":118015,"date":"2022-12-09T08:00:00","date_gmt":"2022-12-09T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/fluency.io\/br\/blog\/?p=14466"},"modified":"2023-07-26T14:11:29","modified_gmt":"2023-07-26T17:11:29","slug":"naive-bayes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/blog\/naive-bayes\/","title":{"rendered":"Saiba tudo sobre Naive Bayes, um dos principais algoritmos de classifica\u00e7\u00e3o"},"content":{"rendered":"\n

A classifica\u00e7\u00e3o de dados<\/strong> \u00e9 um processo crucial em Data Science<\/a>, sendo bastante usado por analistas e cientistas de dados <\/a>em an\u00e1lises estat\u00edsticas <\/strong>e ao calcular probabilidades. Nesse contexto, algoritmos como o Naive Bayes<\/strong> s\u00e3o um \u00f3timo exemplo de como solu\u00e7\u00f5es simples <\/strong>tendem a ser tamb\u00e9m as mais poderosas.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Apesar dos \u00faltimos avan\u00e7os em Machine Learning<\/a>, esse classificador <\/strong>provou ser n\u00e3o apenas f\u00e1cil de usar, mas tamb\u00e9m r\u00e1pido, preciso e confi\u00e1vel. Por esse e outro motivos, ele tem sido usado com sucesso para muitos prop\u00f3sitos, al\u00e9m de funcionar particularmente bem quando o objetivo \u00e9 solucionar problemas de Processamento de Linguagem Natural (NLP)<\/strong><\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Neste artigo, voc\u00ea ir\u00e1 saber tudo sobre como o algoritmo Naive Bayes<\/strong>, como ele funciona, al\u00e9m de quando e como implement\u00e1-lo.<\/p>\n\n\n\n

O que \u00e9 Naive Bayes?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Naive Bayes<\/strong> \u00e9 um algoritmo probabil\u00edstico de Machine Learning<\/strong> baseado no Teorema de Bayes<\/strong> \u2014 uma f\u00f3rmula matem\u00e1tica usada para calcular probabilidades condicionais. Trata-se de uma ferramenta muito usada em uma ampla variedade de tarefas de classifica\u00e7\u00e3o<\/strong> no campo da estat\u00edstica<\/a>.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Altamente escal\u00e1vel e relativamente simples de implementar, o classificador Naive Bayes<\/strong> funciona muito bem para resolver os mais diversos problemas do mundo real, sendo capaz de ajudar na constru\u00e7\u00e3o de modelos de aprendizado de m\u00e1quina<\/strong> mais r\u00e1pidos e de acelerar previs\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, eles t\u00eam a vantagem de escalonar linearmente<\/strong> na complexidade do tempo com o n\u00famero de recursos. Isso o torna uma ferramenta \u00fatil para dados de alta dimens\u00e3o<\/strong>.<\/p>\n\n\n

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\"diagrama
O Teorema de Bayes calcula a probabilidade de um evento ocorrer dada a probabilidade de outro evento que j\u00e1 ocorreu. Imagem: geeksforgeeks.org<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Utilizado principalmente na classifica\u00e7\u00e3o de texto, <\/strong>as fun\u00e7\u00f5es desse algoritmo geralmente incluem classificar um conjunto de dados<\/strong> de treinamento de alta dimens\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n

Basicamente, a partir da convers\u00e3o desses dados, fornecidos em tabelas de frequ\u00eancia<\/strong>, gerar uma tabela de verossimilhan\u00e7a e, por fim, \u00e9 poss\u00edvel encontrar probabilidades em rela\u00e7\u00e3o a determinados recursos.<\/p>\n\n\n\n

Afinal, o que \u00e9 um algoritmo de classifica\u00e7\u00e3o?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Algoritmo de Classifica\u00e7\u00e3o<\/strong> \u00e9 um ferramenta de Aprendizagem Supervisionada <\/strong>usada para identificar a categoria de novas observa\u00e7\u00f5es com base nos dados de treinamento<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Na classifica\u00e7\u00e3o, um programa aprende com o conjunto de dado<\/strong>s ou observa\u00e7\u00f5es fornecidas e, em seguida, classifica a nova observa\u00e7\u00e3o em v\u00e1rias classes ou grupos. Tais classes podem ser chamadas de r\u00f3tulos ou categorias<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Ao contr\u00e1rio da regress\u00e3o,<\/strong> a vari\u00e1vel de sa\u00edda da classifica\u00e7\u00e3o \u00e9 uma categoria, n\u00e3o um valor, como “verde ou azul”, “fruta ou animal” etc. significa que cont\u00e9m entrada com a sa\u00edda correspondente.<\/p>\n\n\n\n

No algoritmo de classifica\u00e7\u00e3o<\/strong>, uma fun\u00e7\u00e3o de sa\u00edda discreta (y) \u00e9 mapeada para a vari\u00e1vel de entrada (x). De acordo com o princ\u00edpio da \u00c1rvore de Decis\u00e3o<\/strong>, o modelo \u00e9 treinado com base nos dados e o modelo preditivo<\/strong> \u00e9 constru\u00eddo para mapear a decis\u00e3o baseada na \u00e1rvore. <\/p>\n\n\n\n

Considerando os recursos do conjunto de dados de treinamento<\/strong> e as classes especificadas, o algoritmo definir\u00e1 regras para classifica\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n

Qual \u00e9 a sua fun\u00e7\u00e3o?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

O principal objetivo do algoritmo de classifica\u00e7\u00e3o<\/strong> \u00e9 identificar a categoria de um determinado conjunto de dados e, \u200b\u200bprincipalmente, para prever a sa\u00edda dos dados categ\u00f3ricos<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

O algoritmo que implementa a classifica\u00e7\u00e3o em um conjunto de dados \u00e9 conhecido como classificador<\/strong>. Nesse caso, existem diferentes tipos:<\/p>\n\n\n\n