NAIVE BAYES (NB) É UM MÉTODO CLASSIFICADOR PROBABILÍSTICO E PODE SER DENOMINADO COMO ALGORITMOS BAYESIANOS. ESTES MOSTRAM-SE INDEPENDENTES ENTRE SI, POIS CADA ATRIBUTO POSSUI SUA INFORMAÇÃO E ACABA NÃO INFLUENCIANDO NAS INFORMAÇÕES DOS DEMAIS. NESSE SENTIDO, DESTACA-SE A RELEVÂNCIA DESSE MÉTODO, SENDO CONSIDERADO UM DOS QUE APRESENTAM MAIS PRECISÃO E EFICIÊNCIA. DIANTE DO EXPOSTO, ESTE ARTIGO TEM COMO OBJETIVO AVALIAR SE O MÉTODO NAIVE BAYES GAUSSIANO SE ADEQUA A BASE DE DADOS BREAST TISSUE ATRAVÉS DE TESTES REALIZADOS NO SOFTWARE WEKA. TRATA-SE DE UM ESTUDO DO TIPO EXPLORATÓRIO-DESCRITIVO, COM ABORDAGEM QUANTITATIVA, ONDE FOI REALIZADA A APLICAÇÃO DO MÉTODO NAIVE BAYES GAUSSIANO (NAIVE BAYES UPDATEABLE) ATRAVÉS DO WEKA COM A UTILIZAÇÃO DE PARÂMETROS DE CROSS-VALIDATION (FOLDS) E PERCENTAGEM SPLIT SOBRE OS DADOS FORNECIDOS PELO BANCO DE DADOS BREAST TISSUE. DE ACORDO COM OS TESTES REALIZADOS, O QUE APRESENTOU MELHOR RESULTADO FOI O CROSS-VALIDATION/10 FOLDS COM VALOR DE KAPPA = 0,9204 E 93.3962% DE PRECISÃO DE ACERTOS. OBSERVOU-SE QUE O MÉTODO DEMONSTROU UMA ÓTIMA PERFORMANCE, POR ISSO, SE APRESENTA COMO ALGORITMO CONFIÁVEL PARA ESTE TIPO DE ANÁLISE. CONCLUI-SE QUE O MÉTODO NAIVE BAYES GAUSSIANO SE ADEQUA A BASE DE DADOS BREAST TISSUE E QUE O ALGORITMO NAIVE BAYES UPDATEABLE SE APRESENTA COMO UM ÓTIMO CLASSIFICADOR DE DADOS. ASSIM, TORNA-SE POSSÍVEL PREDIZER QUE SE TRATA DE UM MODELO APROPRIADO PARA A DETECÇÃO DE ALTERAÇÕES PRÉ-MALIGNAS NO TECIDO MAMÁRIO.