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py naiveBayes #
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Structured data

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Statistics

나이브 베이즈 분류(Naive Bayesian classification) #

나이브 베이즈 분류 란? #

나이브 베이즈(Naive Bayes)는 베이즈 이론(Bayes theorem)의 확률 모델을 기반으로 하는 강력한 분류기이지만 매우 단순하다. 기본적으로 각 속성값 확률을 기반으로 범주에 속한 인스턴스를 확률로 결정한다. 여기서 "나이브"란 용어는 각 속성은 다른 속성과 독립적이라는 의미로 즉, 속성값은 다른 속성값과 관계가 없다.

베이즈 정리 #

먼저 베이즈 정리를 살펴보면, 매개변수 x,y가 있을 때,
분류 1에 속할 확률이 p1(x,y)이고, 분류 2에 속할 확률이 p2(x,y)일때,

p1(x,y) > p2(x,y)이면, 이 값은 분류 1에 속한다
p1(x,y) < p2(x,y)이면, 이 값은 분류 2에 속한다.

1. 사전확률(prior probability)
: 관측자가 이미 알고 있는 사건으로부터 나온 확률로 P(A1), P(A2), ..., P(An)을 의미함
2. 우도(likelihood probability)
: 이미 알고있는 사건이 발생했다는 조건하에 다른 사건이 발생할 확률로, 위의 베이즈 정리에서는 P(B|A1), P(B|A2), ..., P(B|An)을 의미한다.
3. 사후확률(posterior probability)
: 사전확률과 우도를 통해서 알게되는 조건부 확률로 베이즈 정리에서는 P(Ak|B)를 의미한다.

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이미지 출처 : http://j1w2k3.tistory.com/1009

나이브 베이즈 알고리즘은 이와 같이 베이즈 정리를 이용하여 분류하고자 하는 대상의 각 분류별 확률을 측정함으로써 그 확률이 더 큰 쪽으로 분류하는 방법을 취한다.

참고 링크 #

나이브 베이즈 분류(http://bcho.tistory.com/1010)
확률과 통계 이론 "베이즈 정리"(http://j1w2k3.tistory.com/1009)

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