Modelo de Naive Bayes
Nesta demo treinamos um modelo de Machine Learning para prever o risco de acidente. O modelo foi treinado com a base de dados insurance que pode ser acessado aqui. Essa base possui 27 Atributos e 20 mil instâncias. Neste exemplo vamos fazer predição de risco de seguro de veículo. A ideia é classificar o risco de uma pessoa sofre um acidente que pode ser Médio, Moderado, Nenhum ou Alto.
A teoria utilizada neste projeto faz-se o cálculo da probabilidade posterior para cada classe. Além disso, faz uma conversão na probabilidade segundo a distribuição normal (Gaussian naive Bayes). Com esse modelo encontramos uma acurácia de 86%. Sabe-se que há outros modelos mais eficiente que esse, no entando, esse aplicação é para demostrar o método em termos de produção para usuário final.
