単純ベイズ分類器

単純ベイズ分類器（たんじゅん-ぶんるいき、英: Naive Bayes classifier）とは、強い（単純な）独立性仮定と共にベイズの定理を適用することに基づいた単純な確率的分類器である。その元となる確率モデルは、より正確に言えば「独立特徴モデル; independent feature model」である。

確率モデルの性質に基づき、単純ベイズ分類器は教師あり学習の設定で効率的に訓練可能である。多くの実用例では、単純ベイズ分類器のパラメータ推定には最尤法が使われる。つまり、単純ベイズ分類器を使用するにあたって、ベイズ確率やその他のベイズ的手法を使う必要はない。