ลักษณะสำคัญของลักษณนามแบบเบย์ที่ไร้เดียงสาคือถือว่ามีความเป็นอิสระแบบมีเงื่อนไข อัลกอริธึมการจำแนกแบบ Naive Bayesian เป็นตัวแยกประเภทความน่าจะเป็น ขึ้นอยู่กับแบบจำลองความน่าจะเป็นที่รวมเอาสมมติฐานที่เป็นอิสระที่แข็งแกร่ง สมมติฐานที่เป็นอิสระเหล่านี้มักไม่มีผลกระทบต่อความเป็นจริง ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมสิ่งนี้จึงเรียกว่าไร้เดียงสา Naive Bayesian สามารถได้รับการฝึกฝนในสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ที่มีการดูแล หลักการ: ในที่นี้ คุณลักษณะทุกคู่ที่ถูกจัดประเภทมีความเป็นอิสระจากกัน..

การทำเหมืองข้อมูล การประยุกต์ใช้เทคนิคการสุ่มตัวอย่างเกินของชนกลุ่มน้อยสังเคราะห์ (SMOTe) สำหรับชุดข้อมูลที่ไม่สมดุล ใน Data Science ชุดข้อมูลที่ไม่สมดุลไม่ใช่เรื่องน่าประหลาดใจ หากชุดข้อมูลที่มีไว้สำหรับปัญหาการจำแนกประเภท เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก การสร้างภาพทางการแพทย์ หรือปัญหาอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์แบบแยกส่วน (เช่น การทำนายความล่าช้าของเที่ยวบิน) มีจำนวนอินสแตนซ์ไม่เท่ากัน (ตัวอย่างหรือจุดข้อมูล) สำหรับคลาสที่แตกต่างกัน ชุดข้อมูลเหล่านั้นจะถูกกล่าวถึง..