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Import 다음과 같이 필요한 라이브러리를 임포트한다. import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split #가우시안 나이브 베이즈 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn import metrics from sklearn.metrics import accuracy_score 데이터 불러오기 각 데이터 속성의 뜻은 다음과 같다. sepal length : 꽃받침 길이 sepal width : 꽃받침 너비 petal length : 꽃잎 길이 petal width : 꽃잎 너비 target : 붓꽃의..

나이브 베이즈 알고리즘은 대표적인 확률 기반 머신러닝 분류 알고리즘이다. 나이브 베이즈는 데이터를 독립적인 사건으로 보고 이 사건들을 베이즈 이론에 대입시켜 가장 높은 확률의 레이블을 분류해낸다. 베이즈 이론은 다음과 같은 공식으로 표현된다. P(A|B) : 어떤 사건 B가 일어났을 때 사건 A가 일어날 확률 P(B|A) : 어떤 사건 A가 일어났을 때 사건 B가 일어날 확률 P(A) : 어떤 사건 A가 일어날 확률 P(A|B)와 같이 어떤 사건 B가 일어났을 때 사건 A가 일어날 확률을 조건부 확률이라고 한다. 조건부 확률의 공식은 다음과 같다. 머신러닝에서의 나이브 베이즈 공식 P(레이블 | 데이터 특징) = P(데이터 특징 | 레이블) * P(레이블) / P(데이터 특징) 어떤 데이터가 있을 때 그..