특성의 분포에 대한 여러 가정들
클래스의 사전 확률은 클래스간의 동일확률을 가정하여 계산할 수 있고 (i.e., 사전 확률 (해당 클래스의 샘플 수) / (샘플의 총 수)). 특성의 분포에 대한 모수들을 추정하기 위해서는, 트레이닝 셋의 특성들을 위한 비모수 모델이나 분포를 가정 또는 생성 해야한다. 특성의 분포에 대한 여러 가정들은 나이브 베이즈 분류 이벤트 모델이라고 불린다. 문서 분류에서 발생하는 것과 같은 이산적인 특성(스팸 필터링 포함)은 다항 분포와 베르누이 분포(이항 분포)가 그 모델로 인기가 있다. 이러한 가정들로 인해 모델을 선택하는 데 있어서 혼동이 발생하는 경우도 종종 발생한다.
나이브 베이즈 분류 이벤트 모델이 뭐야
나이브 베이즈 분류