조건부 확률 모델
2004 년의 한 분석 은 나이브 베이즈 분류의 이러한 능력에 명확한 이론적인 이유가 있음을 보여 주었다. 또한 2006 년에는 다른 분류 알고리즘과의 포괄적인 비교를 통하여 베이지안 분류는 부스트 트리 또는 랜덤 포레스트와 같은 다른 접근 방식을 넘어섰다는 것이 밝혀졌다. 나이브 베이즈는 조건부 확률 모델이다. 분류될 인스턴스들은 N 개의 특성 (종속변수)을 나타내는 벡터 로 표현되며, 나이브 베이즈 분류기는 이 벡터를 이용하여 k개의 가능한 확률적 결과들 (클래스)을 다음과 같이 할당한다. 위의 공식은 특성 N의 수가 많은 경우나 하나의 특성이 많은 수의 값을 가질 수 있는 경우 확률 테이블에 베이지안 모델(베이즈 확률)을 바로 적용하기 어려움이 있다.
나이브 베이즈는 어떤 확률 모델이야
나이브 베이즈 분류