Descrivi come funziona Naive Bayes per la classificazione.
"Naive Bayes è un algoritmo di apprendimento automatico supervisionato utilizzato per la classificazione. Si basa sul Teorema di Bayes, il quale afferma che la probabilità di un evento dato alcune informazioni di base è il prodotto della probabilità dell'evento che si verifica e della probabilità che le informazioni di base siano vere. La parte "naive" dell'algoritmo deriva dall'assunzione che le diverse caratteristiche dei dati siano indipendenti l'una dall'altra. Ciò semplifica i calcoli e rende l'algoritmo più efficiente. L'algoritmo viene prima addestrato utilizzando dati etichettati e poi utilizza il Teorema di Bayes per calcolare la probabilità che un punto dati non visto appartenga a una determinata classe. Il punto dati viene quindi classificato in base alla massima probabilità."