Descripción: El Bayes ingenuo gaussiano es una variante del algoritmo de Bayes ingenuo que se utiliza en el ámbito del aprendizaje automático y la estadística. Este modelo asume que las características continuas de los datos siguen una distribución gaussiana, lo que simplifica el cálculo de probabilidades. En este enfoque, se considera que cada característica es independiente de las demás, lo que permite calcular la probabilidad de una clase dada una serie de características de manera eficiente. La suposición de normalidad en las características permite que el modelo utilice la media y la varianza de cada característica para estimar la probabilidad de pertenencia a una clase específica. Esta técnica es especialmente útil en situaciones donde se dispone de un conjunto de datos con características continuas y se busca clasificar instancias en diferentes categorías. Su simplicidad y rapidez en el entrenamiento lo convierten en una opción popular para problemas de clasificación, aunque su rendimiento puede verse afectado si las características no cumplen con la suposición de normalidad. En resumen, el Bayes ingenuo gaussiano es una herramienta poderosa en el arsenal del aprendizaje automático, proporcionando un equilibrio entre simplicidad y eficacia en la clasificación de datos.
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