b'\n_START_ARTICLE_\nClasificador bayesiano ingenuo\n_START_PARAGRAPH_\nEn teor\xc3\xada de la probabilidad y miner\xc3\xada de datos, un clasificador Bayesiano ingenuo es un clasificador probabil\xc3\xadstico fundamentado en el teorema de Bayes y algunas hip\xc3\xb3tesis simplificadoras adicionales. Es a causa de estas simplificaciones, que se suelen resumir en la hip\xc3\xb3tesis de independencia entre las variables predictoras, que recibe el apelativo de ingenuo.\n_START_SECTION_\nIntroducci\xc3\xb3n\n_START_PARAGRAPH_\nEn t\xc3\xa9rminos simples, un clasificador de Bayes ingenuo asume que la presencia o ausencia de una caracter\xc3\xadstica particular no est\xc3\xa1 relacionada con la presencia o ausencia de cualquier otra caracter\xc3\xadstica, dada la clase variable. Por ejemplo, una fruta puede ser considerada como una manzana si es roja, redonda y de alrededor de 7 cm de di\xc3\xa1metro. Un clasificador de Bayes ingenuo considera que cada una de estas caracter\xc3\xadsticas contribuye de manera independiente a la probabilidad de que esta fruta sea una manzana, independientemente de la presencia o ausencia de las otras caracter\xc3\xadsticas._NEWLINE_Para otros modelos de probabilidad, los clasificadores de Bayes ingenuo se pueden entrenar de manera muy eficiente en un entorno de aprendizaje supervisado. En muchas aplicaciones pr\xc3\xa1cticas, la estimaci\xc3\xb3n de par\xc3\xa1metros para los modelos Bayes ingenuo utiliza el m\xc3\xa9todo de m\xc3\xa1xima verosimilitud, en otras palabras, se puede trabajar con el modelo ingenuo de Bayes sin aceptar probabilidad bayesiana o cualquiera de los m\xc3\xa9todos bayesianos._NEWLINE_Una ventaja del clasificador de Bayes ingenuo es que solo se requiere una peque\xc3\xb1a cantidad de datos de entrenamiento para estimar los par\xc3\xa1metros (las medias y las varianzas de las variables) necesarias para la clasificaci\xc3\xb3n. Como las variables independientes se asumen, solo es necesario determinar las varianzas de las variables de cada clase y no toda la matriz de covarianza.\n_START_SECTION_\nEstimaci\xc3\xb3n de par\xc3\xa1metros y modelo de eventos\n_START_PARAGRAPH_\nTodos los par\xc3\xa1metros del modelo (por ejemplo, clases prioris y caracter\xc3\xadsticas de las distribuciones de probabilidad) se puede aproximar con frecuencias relativas del conjunto de entrenamiento. Estas son las estimaciones de m\xc3\xa1xima verosimilitud de las probabilidades. Una clase priori se puede calcular asumiendo clases equiprobables (es decir, priori = 1/ (n\xc3\xbamero de clases)), o mediante el c\xc3\xa1lculo de una estimaci\xc3\xb3n de la probabilidad de clase del conjunto de entrenamiento (es decir, (el priori de una clase dada) = (n\xc3\xbamero de muestras en la clase) / (n\xc3\xbamero total de muestras)). Para la estimaci\xc3\xb3n de los par\xc3\xa1metros de la distribuci\xc3\xb3n de una caracter\xc3\xadstica, se debe asumir una distribuci\xc3\xb3n o generar modelos de estad\xc3\xadstica no param\xc3\xa9trica de las caracter\xc3\xadsticas del conjunto de entrenamiento._NEWLINE_Las hip\xc3\xb3tesis sobre las distribuciones de caracter\xc3\xadsticas son llamadas el modelo de eventos del Clasificador Bayesiano Ingenuo. La distribuci\xc3\xb3n multinomial y la distribuci\xc3\xb3n de Bernoulli son populares para caracter\xc3\xadsticas discretas como las encontradas en la clasificaci\xc3\xb3n de documentos (incluyendo el filtrado de spam). Estas hip\xc3\xb3tesis conducen a dos modelos distintos, que a menudo se confunden. Cuando se trata con los datos continuos, una hip\xc3\xb3tesis t\xc3\xadpica es que los valores continuos asociados con cada clase se distribuyen seg\xc3\xban una Distribuci\xc3\xb3n normal._NEWLINE_Por ejemplo, supongamos que los datos de entrenamiento contienen un atributo continuo, . En primer lugar, segmentar los datos por la clase, y a continuaci\xc3\xb3n, calcular la media y la varianza de  en cada clase. Donde  es la normal de  asociado a la clase c, y  es la varianza de  asociado a la clase c. Entonces, la densidad de probabilidad de un cierto valor dada una clase, , se puede calcular agregando  en la ecuaci\xc3\xb3n de una distribuci\xc3\xb3n Normal con par\xc3\xa1metros  y . Es decir:_NEWLINE_Otra t\xc3\xa9cnica com\xc3\xban para la manipulaci\xc3\xb3n de valores continuos es usar binning para discretizar los valores de las caracter\xc3\xadsticas, obteniendo un nuevo conjunto de caracter\xc3\xadsticas de la distribuci\xc3\xb3n de Bernoulli. En general, el m\xc3\xa9todo de distribuci\xc3\xb3n es una mejor opci\xc3\xb3n si hay pocos datos de entrenamiento, o si se conoce la distribuci\xc3\xb3n precisa de los datos. El m\xc3\xa9todo de discretizaci\xc3\xb3n tiende a ser mejor si hay una gran cantidad de datos de entrenamiento, ya que va a aprender para adaptarse a la distribuci\xc3\xb3n de los datos. Bayes Ingenuo se utiliza normalmente cuando est\xc3\xa1 disponible una gran cantidad de datos (los modelos m\xc3\xa1s caros computacionalmente pueden lograr una mayor precisi\xc3\xb3n), se prefiere generalmente el m\xc3\xa9todo de discretizaci\xc3\xb3n que el m\xc3\xa9todo de distribuci\xc3\xb3n.\n_START_SECTION_\nCorrecci\xc3\xb3n de muestras\n_START_PARAGRAPH_\nSi el valor de la clase y de la funci\xc3\xb3n dada no ocurren juntas en los datos de entrenamiento, entonces la estimaci\xc3\xb3n basada en la probabilidad de frecuencia ser\xc3\xa1 cero. Esto es un problema, ya que acabar\xc3\xa1 con toda la informaci\xc3\xb3n de las otras probabilidades cuando se multiplican. Por lo tanto a menudo es necesario incorporar una peque\xc3\xb1a correcci\xc3\xb3n de muestreo, llamada pseudocontador con toda la probabilidad estimada, de tal manera que no hay probabilidad alguna para que d\xc3\xa9 exactamente cero.\n_START_SECTION_\nDiscusi\xc3\xb3n\n_START_PARAGRAPH_\nA pesar del hecho de que los clasificadores con mayor alcance son a menudo inexactos, el clasificador de Bayes ingenuo tiene varias propiedades que lo hacen sorprendentemente \xc3\xbatil en la pr\xc3\xa1ctica. En particular, el desacoplamiento de la clase de distribuciones condicionales significa que cada distribuci\xc3\xb3n se puede estimar de forma independiente como una distribuci\xc3\xb3n dimensional. Esto ayuda a aliviar los problemas derivados de la Maldici\xc3\xb3n de la dimensi\xc3\xb3n, tales como la necesidad de conjuntos de datos que se escalan exponencialmente con el n\xc3\xbamero de caracter\xc3\xadsticas. Mientras Bayes ingenuo a menudo falla para producir una buena estimaci\xc3\xb3n de las probabilidades de clase correctas, puede no ser un requisito para muchas otras aplicaciones. Por ejemplo, el clasificador ingenuo de Bayes har\xc3\xa1 correctamente la regla de clasificaci\xc3\xb3n del MAP de decisi\xc3\xb3n tanto como mayor sea la probabilidad de la clase correcta respecto a las dem\xc3\xa1s clases. Esto es cierto independientemente de si la estimaci\xc3\xb3n de la probabilidad es ligeramente, o incluso completamente inexacta. De esta manera, el clasificador general puede ser lo suficientemente robusto como para ignorar deficiencias graves en su modelo de probabilidad ingenua subyacente.\n_START_SECTION_\nClasificaci\xc3\xb3n de sexo\n_START_PARAGRAPH_\nProblema: Clasificar una persona en hombre o mujer bas\xc3\xa1ndonos en las caracter\xc3\xadsticas de sus medidas: peso, altura y n\xc3\xbamero de pie.'