توضیحات
مقدمه:
در یک مسئله طبقهبندی، هدف این است که با توجه به ویژگیهای یک داده، مشخص شود آن داده به کدام کلاس تعلق دارد. طبقهبند بیزی با محاسبه احتمال پسین هر کلاس، داده را معمولاً به کلاسی اختصاص میدهد که بیشترین احتمال را داشته باشد.از معروفترین طبقهبندهای مبتنیبر بیز میتوان به بیز ساده (Naive Bayes) اشاره کرد. این روش با فرض استقلال ویژگیها از یکدیگر، فرایند محاسبات را سادهتر و سریعتر میکند و در کاربردهایی مانند فیلتر کردن ایمیلهای اسپم، تحلیل متن، تشخیص بیماری و دستهبندی اسناد مورد استفاده قرار میگیرد.مهمترین مزایای طبقهبندهای بیزی شامل سادگی، سرعت بالا، توانایی کار با دادههای دارای عدم قطعیت و عملکرد مناسب در بسیاری از مسائل واقعی است. به همین دلیل، این طبقهبندها بهعنوان یکی از روشهای پایه و مهم در یادگیری ماشین شناخته میشوند.
