O que é Naive Bayes e como funciona esse algoritmo de classificação

Veja o que é, como funciona e as formas de usar o algoritmo Naive Bayes para filtragem de conteúdos indesejáveis, mineração de dados para identificar compatibilidade da oferta e cliente, além de outras aplicações no Machine Learning que vão otimizar as tomadas de decisão da sua empresa.

naive bayes

Muito se fala sobre a velocidade em que as empresas precisam se adaptar às novidades trazidas constantemente pela Transformação Digital. E, sem dúvidas, algoritmos como o Naive Bayes garantem qualidade no uso e análise de dados.

Mas, como ele pode ser usado nos processos e tomadas de decisão do seu negócio e estratégias de marketing digital, por exemplo? Neste conteúdo trazemos o que é Naive Bayes, como ele funciona e orientações para implementá-lo eficientemente. Confira!

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    O que é Naive Bayes?

    Naive Bayes é um algoritmo que gera uma tabela de probabilidades a partir de uma técnica de classificação de dados. É usado para o machine learning, mas a técnica é famosa no meio acadêmico da estatística. Seu racional é baseado nos estudos de Thomas Bayes e “naive” significa ingênuo, uma referência a linha de análise do algoritmo paa as características da base de dados em questão.

    Qual é a sua função?

    Considerando sua aplicação para classificação e geração de tabela de probabilidades. vale dizer que sua lógica assume que a presença de uma característica específica não se relaciona com qualquer outro recurso também inserido na base de dados analisada.

    Poderíamos transportar essa lógica para a construção de uma campanha de marketing focada em um lead ideal que teria que estar alinhado com o preço, diferenciais do produto e canal de aquisição.

    Nesse caso, todos esses elementos, juntos, têm uma relação direta com a construção da campanha mais eficiente para a conversão, mas, separadamente, também configuram propriedades que contribuem para a probabilidade de encontrar o lead ideal.

    Ou seja, ele permite fazer o aprendizado de máquina que contempla uma análise com diferentes elementos de forma integrada, e também separadamente, trazendo mais insights e informações para o gestor. Além disso, pela sua facilidade de construção, vale lembrar que ele pode ser aplicado para diferentes propósitos e com grandes volumes de dados.

    Dados de performance do site no Google Analytics, por exemplo, podem ser submetidos ao algoritmo Naive Bayes. As informações tratadas poderão ajudar na escolha de quais conteúdos otimizar para aumentar o tráfego orgânico considerando taxa de rejeição, metas configuradas etc.

    Como funciona esse algoritmo?

    Pensando no machine learning, o Naive Bayes é um algoritmo de classificação de dados. Ou seja, a partir da análise da tabela de dados, ele cria classes e oferece uma resposta a partir de critérios estabelecidos.

    Ou seja, no seu caso, podemos dizer que seua categorização só é realizada porque trata-se de um problema supervisionado, que demanda a intervenção e acompanhamento de um profissional que vai ajudar na construção do modelo a ser identificado.

    Se a empresa deseja criar um filtro para spams no e-mail, por exemplo, pode usar o algoritmo para a programação. Porém, precisará informar quais os critérios para classificar o conteúdo indesejado. Sua aplicação também pode acontecer em combinação com outros algoritmos e ferramentas.

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    Quando usar o Naive Bayes? 

    O Naive Bayes tem diversas aplicações, principalmente por sua simplicidade aliada aos bons resultados que gera. O caso do filtro de spams, por exemplo, é um dos mais comuns. Mas também pode ser aplicado de outras maneiras.

    Percepção de reações em comentários e interações

    Com o Naive Bayes é possível identicar as emoções nos comentários de clientes e usuários de um site, por exemplo. A partir da análise da base de dados delimitada, o algoritmo poderia classificar os resultados como sentimentos neutros, positivos ou negativos. Assim, um gestor de comunidade poderia atuar de forma eficiente no relacionamento, por exemplo.

    Sistemas de recomendação

    Considerando os critérios e comportamento de usuários, o algoritmo Naive Bayes também poderia fazer recomendações considerando um ou mais critérios. Se um cliente visitou páginas de determinados produtos, pode se interessar por outros. Essa classificação é facilmente gerenciada com os dados de classificação gerados pelo algoritmo.

    Ele também é usado para diagnósticos médicos, processamento de linguagem natural e muito mais. Pensando em sua lógica, outras aplicações podem ser personalizadas já que ele sua essência é a probabilidade condicional. Nesse caso, o quão provável é o evento A considerando o evento B.

    Uma de suas limitações, portanto, é a necessidade da existência do evento B. Mas, ainda assim, suas aplicações na gestão de marketing e de um negócio em si, é muito ampla.

    Como implementar o algoritmo Naive Bayes?

    Citamos alguns exemplos de como implementar o algoritmo Naive Bayes na análise de dados do marketing, mas ele também pode ser usado para o tratamento de dados de outras áreas. A forma de estrtuturar a classificação dos dados, no entanto, será bem similar. Vejamos.

    Delimitar o histórico de dados a ser analisado

    O conjunto de dados escolhido para ser analisado deve ser delimitado para a criação de uma tabela histórica ou de frequência, por exemplo. Eles serão responsáveis por trazer variáveis respostas de “sim” ou “não”.

    Escolher os critérios para a resposta

    Se a ideia é usar o Naive Bayes para avaliar quais os clientes de um e-commerce devem receber cupons de descontos, então o passo seguinte é determinar o criério que vai separar a base de dados.

    É possível, por exemplo, considerar os clientes de compra recorrente como o grupo ideal para receber cupons e aqueles que abandonaram o carrinho como o grupo que não vai receber o benefício.

    Como o algoritmo Naive Bayes permite a análise de dados integral ou segmentada, outros critérios podem ser incorporados na tabela, criando outras visões e análises. Ou seja, outro elemento de análise poderia ser de conceder o cupom para clientes recorrentes que compraram nos últimos seis meses ou não.

    Aplicar o modelo Naive Bayes

    Com a base de dados e os critérios, o passo seguinte é aplicar o modelo Naive Bayes. Assim, temos:

    P (A |B) = P (B | A) x P (A) / P (B)

    Onde:

    • P (B | A) significa a probabilidade de B acontecer já que o evento A se confirmou
    • P (A) é a probabilidade de A acontecer
    • P (B) é a probabilidade de B acontecer

    O Naive Bayes é um algoritmo simples e fácil de aplicar, não por acaso, muitas vezes é o primeiro contato de profissionais com o machine learning. Mas, sua simplicidade não significa que seus resultados são limitados, pelo contrário. Seu uso pode ajudar na tomada de decisão ágil em momentos decisivos do negócio, trabalhar critérios de forma conjunta ou separadamente.

    Em resumo, é uma importante ferramenta para a gestão baseada em dados que pode ser usada para previsões urgentes, com duas ou mais variáveis, filtragem de conteúdos indesejáveis, avaliação da percepção e engajamento com conteúdos e até a mineração de dados que mostrarão se um cliente teria compatibilidade com a oferta de um serviço ou não, garantindo ofertas mais acertadas.

    Além de contemplar as diretrizes do Naive Bayes e suas aplicações, é possível considerar suas interações com outros bancos de dados e formas de análises do universo do marketing e machine learning. Conheça tudo sobre o BERT e como ele pode revolucionar as SERPS do Google.

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