나이브 베이즈 분류기(Naive Bayes algorithm)

나이브 베이즈 분류기(Naive Bayes algorithm) 나이브 베이즈 분류기는 베이즈정리를 사용하여 데이터를 분류하는 머신러닝기법이다. 베이즈정리는 18세기에 확률과 이항 분포를 연구한 토마스 베이스 목사의 이름을 따서 명명되었다.

주로 날씨 예측, 이메일 스팸 탐지, 얼굴인식에 활용되고 있다. 나이브(Naïve, 순진한)를 붙인 이유는 각각 데이터들의 특징을 서로 완전히 독립적인 것으로 가정하기 때문이다.

예를 들어, 특정 과일을 사과로 분류할 수 있게 하는 특성들(둥글다, 빨갛다, 지름 10cm)은 나이브 베이즈 분류기에서 특성들 사이에서 발생할 수 있는 연관성이 없음을 가정하고 각각의 특성들이 특정 과일이 사과일 확률에 독립적으로 이바지한 것으로 간주한다. (위키백과) 나이브 베이즈 분류는 Label(정답)이 있는 지도학습의 일종이다.

특성(Feature)에 따라 Label(정답)을 분류하는데, 베이즈정리를 사용하는 것이 특징입니다. 베이즈정리(Bayes’ theorem...