ナイーブベイスとTF-IDFはべつもの？
はい、ナイーブベイズ（Naive Bayes）とTF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）は異なるものです。
ナイーブベイズは、ベイズの定理をベースにした統計的な分類アルゴリズムであり、各特徴が条件付き独立であるという仮定を前提としています。ナイーブベイズは、特にテキスト分類などの分野でよく使用されます。
一方、TF-IDFは、テキストデータの特徴量として使用される手法の一つであり、単語の重要度を計算するための指標です。TF（Term Frequency）は、ある単語の文書内での出現頻度を示し、IDF（Inverse Document Frequency）は、その単語が現れる文書の数の逆数を取り、その数値の対数を取ったものです。TFとIDFを組み合わせて計算されるTF-IDFは、特定の文書内で重要な単語を抽出するための指標として使用されます。
TF-IDFは、ナイーブベイズや他の機械学習アルゴリズムと組み合わせて使用されることがあります。たとえば、テキスト分類タスクにおいて、TF-IDFを使用してテキストデータを特徴量として抽出し、ナイーブベイズ分類器を使用して分類することができます。TF-IDFは、単語の重要度を計算するための手法であり、ナイーブベイズはそのような特徴量を使用して分類を行うアルゴリズムです。