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ベイジアン分類アルゴリズムは統計学に基づく分類方法の一種であり、確率と統計の知識を利用してデータを分類するアルゴリズムのカテゴリーに属します。多くの場面で、ナイーブベイズ（Naïve Bayes, NB）分類アルゴリズムは決定木やニューラルネットワークの分類アルゴリズムに匹敵し、このアルゴリズムは大規模なデータベースにも適用でき、その手法はシンプルで分類精度が高く、かつ高速です。
ベイズの定理は、特定の属性値が与えられたクラスへの影響が他の属性値から独立しているという仮定に基づいています。しかし、実際の状況ではこの仮定はしばしば成立しないため、分類精度が低下する可能性があります。これに対応するために、独立性の仮定を緩和する様々なベイジアン分類アルゴリズムが開発されてきました。例えば、TAN（Tree Augmented Bayes Network）アルゴリズムなどが挙げられます。
ベイズの定理は、特定の属性値が与えられたクラスへの影響が他の属性値から独立しているという仮定に基づいています。しかし、実際の状況ではこの仮定はしばしば成立しないため、分類精度が低下する可能性があります。これに対応するために、独立性の仮定を緩和する様々なベイジアン分類アルゴリズムが開発されてきました。例えば、TAN（Tree Augmented Bayes Network）アルゴリズムなどが挙げられます。