GabaritoC — Certo
✅ CERTO. A afirmação está correta: o classificador Naive Bayes assume que as variáveis (atributos) são independentes entre si, condicionadas à classe. Essa é a premissa fundamental que torna o algoritmo "ingênuo" (naive).
O Naive Bayes é um algoritmo de classificação probabilístico baseado no Teorema de Bayes. A suposição de independência condicional simplifica o cálculo, permitindo que a probabilidade conjunta seja expressa como o produto das probabilidades individuais de cada atributo. Embora essa suposição seja frequentemente violada na prática, o algoritmo ainda apresenta bom desempenho em muitos problemas.
Conceito: O Naïve Bayes é chamado de ingênuo (naïve) porque desconsidera completamente qualquer correlação existente entre os atributos do conjunto de dados. Por exemplo, se uma determinada fruta for considerada “Laranja” se for “Amarela”, “Redonda” e tiver “8 cm de diâmetro”, o algoritmo não levará em consideração a correlação entre esses fatores, tratando cada um de forma independente.
Portanto, a assertiva do enunciado está em conformidade com a definição clássica do Naive Bayes.
Característica | Naive Bayes | Descrição |
|---|---|---|
Suposição fundamental | Independência condicional entre atributos | Assume que as variáveis são independentes entre si, condicionadas à classe |
Origem do nome "ingênuo" | Ignora correlações entre atributos | Desconsidera qualquer correlação existente entre os atributos do conjunto de dados |
Base teórica | Teorema de Bayes | Algoritmo de classificação probabilístico baseado no Teorema de Bayes |
Consequência da suposição | Simplificação do cálculo | Permite expressar a probabilidade conjunta como produto das probabilidades individuais de cada atributo |
Desempenho prático | Bom desempenho mesmo com violação da suposição | Embora a suposição seja frequentemente violada, o algoritmo ainda apresenta bom desempenho em muitos problemas |
✅ CERTO.
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