Función de Bayes

Es un principio fundamental de probabilidad que se utiliza para calcular la probabilidad condicional de un evento, dado conocimiento previo sobre otro evento relacionado.

En el ámbito del aprendizaje automático, se aplica para ajustar modelos probabilísticos en función de datos observados, lo que permite mejorar la capacidad predictiva del sistema.

Se basa en relacionar probabilidades previas y posteriores mediante la distribución de los datos observados, permitiendo la actualización iterativa de creencias o hipótesis a medida que se incorporan nuevas evidencias.

Es ampliamente empleado en algoritmos como el clasificador Naive Bayes, que asume la independencia entre características y es usado para tareas como clasificación de texto, detección de spam o análisis de sentimientos.

Su fortaleza radica en su simplicidad matemática y en la capacidad de integrar conocimiento previo en modelos predictivos, aunque puede ser limitado cuando las suposiciones de independencia no se cumplen en los datos reales.