 Naive Bayes'in sınıflandırma için nasıl çalıştığını açıklayın.
Naive Bayes, sınıflandırma için kullanılan denetimli bir makine öğrenme algoritmasıdır. Bazı arka plan bilgileri verilen bir olayın olasılığının, olayın meydana gelme olasılığı ile arka plan bilgisinin doğru olma olasılığının çarpımı olduğunu belirten Bayes Teoremine dayanmaktadır. Algoritmanın “naif” kısmı, verilerin farklı özelliklerinin birbirinden bağımsız olduğu varsayımından kaynaklanmaktadır. Bu, hesaplamaları basitleştirir ve algoritmayı daha verimli hale getirir. Algoritma önce etiketli veriler kullanılarak eğitilir ve daha sonra belirli bir sınıfa ait görünmeyen bir veri noktasının olasılığını hesaplamak için Bayes Teoremini kullanır. Veri noktası daha sonra maksimum olasılığa göre sınıflandırılır.