나이브 베이즈

뜻풀이

쉬운 AI 사전

1. [명사] (모델) 단서가 여러 개 있을 때 각 단서가 서로 영향을 주지 않는다고 단순하게 가정하고, 어느 쪽일 가능성이 큰지 계산하는 분류 방법.

실무 AI 사전

1. [명사] (모델) 계산이 아주 가볍고 학습 데이터가 적어도 잘 돌아가서, 스팸 필터나 문서 분류의 첫 기준선으로 자주 쓴다. 단어 빈도를 피처로 쓰는 텍스트 분류에서 특히 흔하다.

전문 AI 사전

1. [명사] (모델) 베이즈 정리로 사후 확률 P(클래스|피처)를 구하되, 피처들이 클래스가 주어졌을 때 조건부 독립이라고 가정해 우도를 곱으로 분해한다. 가우시안, 다항, 베르누이 변형이 있고, 값이 0인 단어 때문에 확률이 0이 되지 않도록 라플라스 평활을 쓴다.

관용구/함께 쓰는 말

• 조건부 독립 가정 - 피처들이 결과 클래스를 알고 나면 서로 관계가 없다고 보는 단순화.
• 라플라스 평활 - 한 번도 안 나온 단어가 확률 0을 만들지 않도록 모든 횟수에 작은 값을 더해 주는 처리.

쉬운 비유

비 올 확률을 따질 때 구름, 바람, 습도를 서로 상관없는 단서로 보고 각각의 점수를 곱해 어림하는 날씨 예보관 같다. 단서끼리 얽힌 관계는 무시한다.

예문

• 메일에 '당첨'이나 '무료' 같은 단어가 있으면 스팸일 확률을 올리는 필터가 나이브 베이즈 방식이다.
• 뉴스 기사를 주제별로 나누는 모델을 급히 만들어야 해서 나이브 베이즈부터 돌려 봤다.
• 피처끼리 상관이 강한데도 나이브 베이즈가 의외로 괜찮은 점수를 냈다.

헷갈리는 용어 비교

로지스틱 회귀

나이브 베이즈는 피처가 독립이라고 가정해 확률을 곱하고, 로지스틱 회귀는 피처 사이의 겹침을 반영해 가중치를 직접 학습한다. 데이터가 많으면 로지스틱 회귀가 대개 더 정확하다.

맞춤법/표기법

바른 표기

나이브 베이즈

주의할 표기

네이브 베이즈나이브 베이지안

원어

naive Bayes

다른 이름

순진 베이즈, Naive Bayes, 나이브 베이즈 분류기, 단순 베이즈

참고

'나이브'는 순진하다는 뜻으로, 독립 가정이 단순하다는 데서 왔다.

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