Naive Bayes

나이브 베이즈(Naive Bayes)

나이브 베이즈(Naive Bayes) 조건부 확률을 사용하는 분류 모델 파라미터 추정은 최대우도추정법(MLE)을 사용한다. 장점1. 적은 수의 데이터로도 훈련 가능하다.2. 간단하지만 꽤 높은 성능을 보인다. 이론나이브 베이즈의 나이브(Naive) 뜻은 크게 생각하지 않고 작성했다로, 별 고려 없이 무언가를 했다로 보면 비슷하다. 보통 일을 할 때 나이브하게 ~를 했다라고 하는 그 나이브와 같다.그럼 왜 나이브 베이즈에 Naive가 있을까?그 이유는 나이브 베이즈는 모든 변수가 서로 독립이라는 가정을 하기 때문이다.(실제로 독립이 아니더라도)나이브 베이즈에 Bayes가 들어가는 이유는 베이즈 정리를 기초로 하기 때문이다.* P(A|B) = P(AUB)/P(B) = P(B|A)P(A)/P(B) 데이터에는 ..