나이브 베이즈(Naive Bayes) 개념 이해와 공식 예제 소스코드

나이브 베이즈(Naive Bayes) 분류는 베이즈 정리(Bayes' Theorem)를 이용한 확률 기반 분류 알고리즘입니다. 이름에서 나오듯이 나이브 베이즈 분류는 베이즈 정리를 단순하고 쉽게 적용하기 때문에 "나이브하다"는 이름을 가지고 있습니다. 나이브 베이즈 분류는 주어진 데이터를 각각의 클래스에 속할 확률을 계산하여, 가장 높은 확률을 갖는 클래스로 분류하는 방식입니다. 이 때, 데이터의 속성 간에 서로 독립적이라는 가정이 필요하며, 따라서 "나이브하다"는 이름을 가지고 있습니다. 나이브 베이즈 분류는 텍스트 분류, 스팸 메일 분류, 감성 분석 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 예를 들어, 텍스트 분류에서는 문서 내 단어들의 등장 빈도를 이용하여 각각의 카테고리에 속할 확률을 계산합니다. 이렇게 계산된 확률을 이용하여, 새로운 문서를 해당 카테고리에 분류할 수 있습니다. 나이브 베이즈 분류는 다른 분류 알고리즘에 비해 학습 데이터의 양이 적어도 높은 성능을 보이는 장점이 있습...

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