Naive Bayes
El algoritmo Naive Bayes es un referente en la historia del aprendizaje automático. Su fundamento es el teorema de Bayes, que combina la probabilidad previa con la probabilidad condicional para estimar la pertenencia de un dato a una clase. Lo “ingenuo” proviene de su supuesto: que todas las variables predictoras son independientes entre sí.
A pesar de esta simplificación extrema, su eficacia ha sido probada en múltiples aplicaciones. En procesamiento del lenguaje natural, todavía se usa ampliamente en filtros de spam, análisis de opiniones y clasificación de noticias. Su atractivo radica en su simplicidad matemática y en su bajo coste computacional: puede entrenarse con pocos datos y ofrecer resultados aceptables en cuestión de segundos.
No obstante, cuando las características están fuertemente correlacionadas, su rendimiento puede disminuir. En esos casos, modelos más sofisticados como redes neuronales o SVMs ofrecen mejores resultados. Aun así, Naive Bayes mantiene un lugar privilegiado como algoritmo base, ideal para establecer puntos de comparación o construir sistemas rápidos y robustos.
Naive Bayes es un recordatorio de que en inteligencia artificial la sencillez puede ser una ventaja estratégica. Su facilidad de implementación, bajo coste computacional y rapidez lo hacen especialmente atractivo para tareas de clasificación a gran escala, como el filtrado de correos electrónicos o la categorización automática de noticias.
Existen varias variantes bien establecidas:
- Naive Bayes multinomial, muy utilizado para clasificación de texto con conteo de palabras.
- Naive Bayes bernoulli, para variables binarias como presencia/ausencia de términos.
- Naive Bayes gaussiano, cuando las variables son continuas y se asume distribución normal.
Aunque puede perder precisión si las características están fuertemente correlacionadas, su robustez en espacios de alta dimensionalidad lo mantiene vigente. Por eso, en muchos casos, sigue siendo el primer modelo probado en un proyecto antes de aplicar algoritmos más complejos, sirviendo como una línea base fiable para medir mejoras.
📖 Referencias:
- Jurafsky & Martin, Speech and Language Processing (Capítulo sobre clasificación de texto)
