Aplicação do modelo Naive Bayes utilizando a linguagem R no exercício proposto no livro Artificial Intelligence - A Modern Approach de Stuart Russell e Peter Norvig (Play Tennis)
Naive Bayes é um classificador probabilístico simples baseado na aplicação do teorema de Bayes (ou regra de Bayes) com fortes pressupostos de independência (ingênuos). Mais detalhes podem ser encontrados no site da Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Naive_baye
Para entender como construir um modelo de NB, vamos usar o exemplo do livro (Inteligência Artificial - Uma Abordagem Moderna). Dado o conjunto de dados meteorológicos para prever a condição de reprodução. Existem 14 instâncias (ou exemplos) e 5 atributos. Todos os atributos são nominais. Segue abaixo a massa de treinamento do modelo:
| aparencia | temperatura | humidade | vento | play |
| ensolarado | quente | alta | falso | não |
| ensolarado | quente | alta | verdadeiro | não |
| nublado | quente | alta | falso | sim |
| chuvoso | suave | alta | falso | sim |
| chuvoso | frio | normal | falso | sim |
| chuvoso | frio | normal | verdadeiro | não |
| nublado | frio | normal | verdadeiro | sim |
| ensolarado | suave | alta | falso | não |
| ensolarado | frio | normal | falso | sim |
| chuvoso | suave | normal | falso | sim |
| ensolarado | suave | normal | verdadeiro | sim |
| nublado | suave | alta | verdadeiro | sim |
| nublado | quente | normal | falso | sim |
| chuvoso | suave | alta | verdadeiro | não |