[빅데이터 분석] 나이브베이즈(Naive Bayes) 분석 : 확률적 접근으로 데이터를 분류하는 머신러닝 분석

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, 노이..