체인의정석

나이브 베이즈 분류기는 선형 모델과 유사하며 선형 분류기 보다 훈련 속도가 빠르지만, 일반화 성능이 조금 뒤지는 문제가 있습니다. 사이킷 런에서 구현된 나이브 베이즈 분류기는 연속적인 어떠한 데이터에도 적용할 수 있는 GaussinanNB, 이진데이터에 적용할 수 있는 BernoulliNB, 카운트 데이터에 적용되는 MultinomialNB의 3개 입니다. BernoulliNB와 MultinomialNB는 대부분 텍스트 데이터를 분류할 때 사용합니다. BernoulliNB분류기는 다음과 같습니다. X= np.array([ [0,1,0,1], [1,0,1,1], [0,0,0,1], [1,0,1,0] ]) y=np.array([0,1,0,1]) 이진 특성을 4개 가진 데이터 포인트 를 X로 두고 이에 대한 ..