개요Naive Bayes(나이브 베이즈)는 베이즈 정리를 기반으로 한 확률적 분류 알고리즘으로, 각 특징(feature)이 서로 독립이라는 ‘나이브(naive)’ 가정을 전제로 한다. 이 단순한 가정에도 불구하고 텍스트 분류, 스팸 필터링, 감정 분석 등 다양한 분야에서 높은 성능과 빠른 처리 속도를 제공하여 널리 활용되고 있다. 특히 데이터가 적거나 실시간 처리가 필요한 환경에서 강력한 장점을 가진다.1. 개념 및 정의Naive Bayes는 입력 데이터의 특징들이 서로 독립이라고 가정하고, 각 클래스에 속할 확률을 계산하여 가장 높은 확률을 가진 클래스로 분류하는 알고리즘이다.2. 특징구분설명비교/차별점확률 기반베이즈 정리 활용규칙 기반 대비 유연성 높음독립 가정특징 간 독립성 가정실제 데이터와 차이 ..
