Ein Bayesian Filter ist eine statistische Methode, die auf dem Bayes-Theorem basiert und häufig zur Klassifizierung von Daten eingesetzt wird. Die wohl bekannteste Anwendung ist die Filterung von unerwünschten E-Mails, also Spam. Die Methode analysiert die Wahrscheinlichkeit, dass bestimmte Merkmale in einer Nachricht auftreten, und nutzt diese Informationen, um die Nachricht als „Spam“ oder „nicht Spam“ einzustufen.
Die Funktionsweise eines Bayesian Filters beruht auf dem Lernen anhand von Beispieldaten. Das System wird mit einer großen Menge bereits klassifizierter Daten trainiert, die sowohl positive (erwünschte) als auch negative (unerwünschte) Beispiele enthalten. Während des Trainings berechnet der Filter die Wahrscheinlichkeit des Auftretens bestimmter Wörter oder Merkmale in den jeweiligen Klassen. Anschließend kann der Filter neue, unbekannte Nachrichten analysieren und anhand dieser Wahrscheinlichkeiten eine Entscheidung treffen.
Ein großer Vorteil von Bayesian Filtern ist ihre Fähigkeit, sich an neue Muster anzupassen. Wenn ein Benutzer beispielsweise eine E-Mail als Spam markiert, lernt der Filter daraus und verbessert seine zukünftige Klassifizierung. Dies macht die Methode besonders effektiv in dynamischen Umgebungen, in denen sich die Merkmale von Spam ständig ändern können.
Neben der Spamfilterung finden Bayesian Filter auch in anderen Bereichen Anwendung, wie z.B. bei der Erkennung von Betrug oder der Klassifizierung von Inhalten. Die Methode ist insbesondere dort nützlich, wo eine hohe Genauigkeit bei der Trennung von verschiedenen Klassen erforderlich ist.