Classifieur naïf de Bayes
Période historique : 1960
Algorithme probabiliste d'apprentissage supervisé supposant l'indépendance conditionnelle des variables.
Contenu & Formulation mathématique
Genèse & Portée historique
Fondé sur le théorème de Bayes, ce modèle prédit la classe y maximisant la probabilité conditionnelle P(y | x_1,...,x_n) en posant l'hypothèse simpliste (dite naïve) que les caractéristiques x_i sont mutuellement indépendantes sachant la classe. Malgré cette simplification drastique, il s'avère remarquablement robuste pour le filtrage de spam et l'analyse de sentiments.
Popularisé dans les années 1990 dans les premiers logiciels de filtrage d'e-mails (SpamAssassin), il a prouvé que la parcimonie algorithmique surpasse souvent des modèles beaucoup plus lourds.
Filiations & Relations conceptuelles (0)
Cette notice constitue un axiome autonome sans relations directes enregistrées dans le recueil.
Objet de collection MathTCG
Classifieur naïf de Bayes
Principe : Algorithme probabiliste d'apprentissage supervisé supposant l'indépendance conditionnelle des variables.
Dans l'édition physique et numérique de MathTCG, cette carte appartient à l'extension Space, Chance & Computation.