차례:
정의-Naive Bayes는 무엇을 의미합니까?
순진한 베이 즈 분류기는 베이 즈 정리를 사용하여 객체를 분류하는 알고리즘입니다. Naive Bayes 분류기는 데이터 요소의 특성간에 강력한 독립성을 가정합니다. 나이브 베이 즈 분류기의 일반적인 사용에는 스팸 필터, 텍스트 분석 및 의료 진단이 포함됩니다. 이 분류기는 구현하기 쉬우므로 기계 학습에 널리 사용됩니다.
Naive Bayes는 단순 베이 또는 독립 베이라고도합니다.
Techopedia는 Naive Bayes를 설명합니다
순진한 베이 즈 분류기는 확률 이론을 사용하여 데이터를 분류합니다. Naive Bayes 분류기 알고리즘은 Bayes 정리를 사용합니다. 베이 즈 정리의 핵심 통찰은 새로운 데이터가 도입 될 때 사건의 확률을 조정할 수 있다는 것입니다.
Naive Bayes 분류기를 순진하게 만드는 것은 고려중인 데이터 포인트의 모든 속성이 서로 독립적이라는 가정입니다. 과일을 사과와 오렌지로 분류하는 분류자는 사과가 둥글고 둥글며 일정한 크기이지만 한 번에 모든 것을 가정하지는 않습니다. 오렌지도 둥글다.
순진한 Bayes 분류기는 단일 알고리즘이 아니라 통계적 독립성을 사용하는 일련의 기계 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 복잡한 Bayes 알고리즘보다 작성 및 실행이 상대적으로 쉽습니다.
가장 많이 사용되는 응용 프로그램은 스팸 필터입니다. 스팸 필터는 특정 키워드에 대한 전자 메일 메시지를보고 일치하는 경우 스팸 폴더에 저장합니다.
이름에도 불구하고 데이터가 많을수록 스팸으로받은 편지함에 전자 메일 메시지를 표시하는 등의 순진한 Bayes 분류 기가 더 정확 해집니다.
