El clasificador Naive Bayes emplea una función de hipótesis muy simple (lineal). Como resultado, sufre un alto sesgo o error resultante de imprecisiones en su clase de hipótesis, porque su función de hipótesis es tan simple que no puede representar con precisión muchas situaciones complejas. Por otro lado, exhibe una varianza baja, o no se puede generalizar a datos invisibles en función de su conjunto de entrenamiento, porque la simplicidad de su clase de hipótesis evita que se ajuste demasiado a sus datos de entrenamiento. Como resultado de este atributo, se ha demostrado que el clasificador Naive Bayes funciona sorprendentemente bien con cantidades muy pequeñas de datos de entrenamiento que la mayoría de los otros clasificadores, y especialmente los ANN, encontrarían significativamente insuficientes.
Pregunta original: ¿Por qué los clasificadores Naive Bayes se consideran relativamente inmunes al sobreajuste?
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