1. 개요
머신러닝의 많은 알고리즘들 중 나이브 베이즈(Naive Bayes)는 '베이즈 정리'를 기반으로 한 통계적 분류 기법으로, 확률적 처리 방식과 속도 때문에 많이 사용되고 있습니다. 이 글에서는 나이브 베이즈 알고리즘의 개념, 장단점, 처리 절차, 분석 적용 사례, 그리고 파이썬 예제 코드에 대해 자세히 설명하겠습니다.
2. 나이브 베이즈(Naive Bayes) 개념 및 장단점
나이브 베이즈 알고리즘은 '베이즈 정리'를 기반으로 한 통계적 분류 기법입니다. 이는 각 특징이 독립적임을 가정(이 때문에 '나이브')하고, 주어진 특징에 대한 각 클래스의 조건부 확률을 계산함으로써 작동합니다.
1. 장점
1) 계산이 빠르고, 매개변수 튜닝이 거의 필요 없습니다.
2) 큰 데이터셋에도 잘 작동하며, 노이즈와 누락된 데이터에 강합니다.
3) 텍스트 분류 문제(예: 스팸 메일 분류, 감정 분석)에서 매우 효과적입니다.
2. 단점
1) 알고리즘의 '나이브' 가정 때문에, 실제로 특징들 사이에 상관관계가 있을 경우 잘못된 예측을 할 수 있습니다.
2) 연속적인 특징에 대해서는 잘 작동하지 않을 수 있습니다.
3. 나이브 베이즈(Naive Bayes) 알고리즘 처리 절차
[Step 1] 각 클래스에 대해, 해당 클래스에 속하는 샘플들의 특징 값의 분포를 추정합니다.
[Step 2] 새로운 데이터 포인트가 주어지면, 각 클래스의 분포를 사용하여 해당 데이터 포인트가 각 클래스에 속할 확률을 계산합니다.
[Step 3] 가장 높은 확률을 가진 클래스를 예측값으로 선택합니다.
4. 나이브 베이즈(Naive Bayes) 데이터 분석 절차
[Step 1] 문제 정의 - 어떤 데이터를 기반으로 어떤 예측을 할 것인지 정의합니다.
[Step 2] 데이터 수집 - 적절한 데이터를 수집합니다.
[Step 3] 데이터 전처리 - 데이터를 분석에 적합하게 처리합니다. 특히 텍스트 데이터의 경우, 토큰화, 불용어 제거, 어간 추출 등의 과정이 필요합니다.
[Step 4] 모델 학습 - 나이브 베이즈 알고리즘으로 모델을 학습시킵니다.
[Step 5] 예측 및 평가 - 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하고, 예측 결과를 실제 값과 비교하여 모델의 성능을 평가합니다.
6. 나이브 베이즈(Naive Bayes) 분석 적용 사례
나이브 베이즈 분석은 텍스트 분류 문제에서 특히 효과적입니다. 이메일 스팸 필터링, 문서 분류, 감정 분석 등의 분야에서 활용되며, 신속하고 정확한 예측 능력으로 인해 여전히 널리 사용되고 있습니다.
7. 나이브 베이즈(Naive Bayes) 파이썬 예제 코드
아래 코드는 sklearn라이브러리를 이용한 나이브베이즈 분석 예제 코드입니다. 해당 코드는 sklearn의 GaussianNB를 사용하여 iris 데이터셋에 대해 나이브 베이즈 분류를 수행합니다.
8. 마치며
나이브 베이즈 알고리즘은 그 단순성과 빠른 계산 속도로 인해 특히 텍스트 데이터와 같은 고차원 데이터에 대한 분류 문제에서 매우 유용하게 사용됩니다. 그러나 알고리즘의 '나이브' 가정은 실제 특징들이 서로 독립적이지 않은 경우 모델의 성능을 저하시킬 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 나이브 베이즈는 그 속도와 간결성으로 여전히 널리 사용되는 머신러닝 알고리즘 중 하나입니다.
나이브 베이즈 분석 외에도 데이터 분석에 사용되는 주요 분석 알고리즘에 대해 정리한 아래 포스팅도 참고 부탁드립니다.
[데이터분석] 데이터분석에 사용되는 주요 분석 알고리즘
1. 개요 데이터 분석은 다양한 분야에서 사용되는 중요한 도구입니다. 이번 포스팅에서는 데이터 분석 시 주로 사용되는 주요 알고리즘들을 살펴보려고 합니다. 각 알고리즘의 기본 개념, 장단
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