나이브베이즈(Naive Bayes) 데이터를 나이브하게 독립적인 사건으로 가정하고 이 독립사건을 베이즈이론에 대입시켜 가장 높은 확률의 레이블로 분류를 실행하는 알고리즘이다. 사전확률 정보를 이용하여 사후확률을 예측하는 이론 패턴분석에 주로 사용됨 P(A|B) : 어떤 사건 B가 일어났을때 사건 A가 일어날 확률 P(B|A) : 어떤 사건 A가 일어났을때 사건 B가 일어날 확률 P(A) : 어떤 사건 A가 일어날 확률 P(B) : 어떤 사건 B가 일어날 확률 P(B|A) = P(A∩B) / P(A) = P(A|B) * P(B) / P(A) P(A∩B) = P(A|B) * P(B) P(B∩A) = P(B|A) * P(A) 예) ADsP - 빈도 YES NO TOTAL 합격 33 19 62 불합격 26 12..
