Descripción: El Naive Bayes Gaussiano es una variante del algoritmo Naive Bayes que se utiliza en el campo del aprendizaje supervisado y el aprendizaje automático. Este modelo asume que las características de los datos siguen una distribución normal o gaussiana. La premisa fundamental detrás de este enfoque es la aplicación del teorema de Bayes, que permite calcular la probabilidad de que una instancia pertenezca a una clase específica, dado un conjunto de características. A diferencia de otros modelos de clasificación, el Naive Bayes Gaussiano simplifica el cálculo de probabilidades al suponer que las características son independientes entre sí, lo que puede no ser cierto en la práctica, pero facilita el procesamiento y la implementación del modelo. Este algoritmo es especialmente útil en situaciones donde se requiere una clasificación rápida y eficiente, y es conocido por su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos. Su simplicidad y rapidez lo convierten en una opción popular para tareas de clasificación en diversos dominios, desde el análisis de texto hasta la detección de spam y la clasificación de imágenes.
Historia: El algoritmo Naive Bayes tiene sus raíces en el teorema de Bayes, formulado por el matemático Thomas Bayes en el siglo XVIII. Sin embargo, la aplicación de este teorema en el contexto del aprendizaje automático comenzó a ganar popularidad en la década de 1960. La variante gaussiana se introdujo posteriormente, adaptando el modelo para trabajar con datos que se distribuyen normalmente. A lo largo de los años, el Naive Bayes Gaussiano ha sido objeto de numerosos estudios y mejoras, consolidándose como una herramienta fundamental en el campo del aprendizaje automático.
Usos: El Naive Bayes Gaussiano se utiliza en diversas aplicaciones, incluyendo la clasificación de texto, donde se emplea para identificar correos electrónicos como spam o no spam. También se aplica en el análisis de sentimientos, donde se clasifica el tono de un texto como positivo, negativo o neutral. Además, es útil en la detección de fraudes, donde se analiza el comportamiento de las transacciones para identificar patrones sospechosos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de Naive Bayes Gaussiano es en el filtrado de spam, donde se analizan características como la frecuencia de ciertas palabras en un correo electrónico para determinar su clasificación. Otro ejemplo es en la clasificación de documentos, donde se utilizan características como la longitud de los textos y la presencia de términos específicos para categorizar artículos en diferentes temas.
