나이브 베이즈로 분류 이해하기
나이브 베이즈는 지도 학습의 대표적인 분류 알고리즘으로, 확률 이론에 기반하여 주어진 데이터를 분류하는 데 사용됩니다. 이 알고리즘은 각 특성이 독립적이라는 가정 하에 작동하며, 빠르고 효율적인 성능을 자랑합니다. 특히 텍스트 분류, 스팸 이메일 필터링 등 다양한 실무에 널리 활용되고 있습니다. 나이브 베이즈의 간단한 구현과 뛰어난 성능 덕분에 머신러닝 초보자에게도 적합한 학습 도구입니다. 이 글에서는 나이브 베이즈의 기본 개념과 적용 사례를 통해 분류의 이해를 돕겠습니다.
