Glossário

Naive Bayes

O que é Naive Bayes?

Naive Bayes é uma família de métodos de classificação simples baseados no teorema de Bayes. São chamados «ingénuos» porque assumem que todas as características são independentes umas das outras, o que raramente acontece na prática, mas muitas vezes produz, ainda assim, bons resultados. Os métodos são rápidos, precisam de poucos dados de treino e são particularmente adequados para texto. Um exemplo clássico é o filtro de spam, que ordena os e-mails com base em palavras típicas.

Temas

classificação
estatística
análise de texto

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Termos relacionados

Classificador

Um classificador é um modelo ou método que atribui entradas a uma de várias categorias predefinidas. As variantes clássicas, como as árvores de decisão ou o naive Bayes, são treinadas com exemplos etiquetados; os modelos de linguagem também podem ordenar textos com base numa descrição das categorias. As utilizações típicas incluem a deteção de spam, a triagem de pedidos de clientes por tema e a categorização de recibos. A qualidade é medida com métricas como a exatidão, a precisão e a revocação.

Classificação
Aprendizagem automática
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Modelo

Classificação de texto

A classificação de texto atribui automaticamente textos a categorias predefinidas, por exemplo e-mails por tipo de pedido, avaliações por sentimento ou documentos por tema. Antes, isto exigia treinar modelos próprios com exemplos etiquetados; hoje, os grandes modelos de linguagem conseguem muitas vezes atribuir categorias apenas a partir de uma descrição. Isto permite pré-ordenar pedidos e encaminhá-los mais depressa para a equipa certa.

NLP
Classificação
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Modelo

Regressão logística

A regressão logística é um método estatístico que prevê a probabilidade de um de dois resultados, como "compra" ou "não compra". Pondera as características de entrada e converte a sua soma num valor entre 0 e 1 através de uma função em forma de S. Como os pesos são fáceis de interpretar, é muito utilizada na avaliação de crédito, na medicina e no marketing, muitas vezes como base sólida para modelos mais complexos.

estatística
classificação
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Redes bayesianas

As redes bayesianas são modelos gráficos que representam variáveis como nós e as suas dependências probabilísticas como setas dirigidas. Com base no teorema de Bayes, mostram como novas observações alteram a probabilidade de outros acontecimentos. Um exemplo é o apoio ao diagnóstico: estimar a causa mais provável a partir dos sintomas observados. Os seus pontos fortes são a transparência e a capacidade de lidar com dados incertos ou incompletos.

Probabilidade
Modelos gráficos
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