가짜 수(pseudocount) 1일 경우 라플라스 정규화(Laplace smoothing)라고 불리고, 일반적으로 리드스톤 정규화
히스토그램 를 관찰 할 우도는 다음 식으로 주어진다. 다항 나이브 베이즈 분류는 로그 공간에서 표현될 때는 다음과 같은 선형 분류기가 된다: 클래스와 특성의 값이 훈련 데이터에서 발생 하지 않는 경우에는, 빈도수 기반의 확률 추정치는 0이 된다. 이것은 이 추정치가 곱해질 때 다른 확률의 모든 정보를 없앨 수 있기 때문에 문제가 될 수 있다. 따라서, 대부분의 확률 추정에서는 그 값이 0이 되지 않도록 가짜 수(pseudocount)라는 작은 샘플 보정값을 통합하여 사용하는 경우가 대부분이다. 나이브 베이즈의 이러한 정규화 방법은 가짜 수(pseudocount) 1일 경우 라플라스 정규화(Laplace smoothing)라고 불리고, 일반적으로 리드스톤 정규화(Lidstone smoothing)라고 불린다.
나이브 베이즈의 정규화 방법을 뭐라고해
나이브 베이즈 분류