나이브 베이즈(Naive Bayes) 분류 모델은 통계적 분류 기법 중 하나로, 베이즈 이론을 기반으로 동작합니다. 이 모델은 간단하면서도 효과적인 특징으로 인해 자연어 처리 및 이메일 스팸 필터링 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다.

1. 나이브 베이즈 모델의 구조

나이브 베이즈 모델은 특성(feature)들이 독립적이라고 가정하는 가정적 모델입니다. 각 특성이 주어졌을 때 특정 클래스에 속할 확률을 계산하고, 이를 이용하여 분류 결정을 내리게 됩니다. 모든 특성들이 독립적이라는 가정은 현실 세상의 데이터셋에는 잘 맞지 않을 수 있지만, 성능이 좋고 빠르게 학습이 가능하다는 장점이 있습니다.

2. 훈련 방법

나이브 베이즈 모델의 훈련은 클래스 별로 각 특성의 확률 분포를 학습하는 과정입니다. 주어진 데이터셋을 이용하여 각 클래스에 속하는 샘플들의 각 특성 값의 확률 분포를 추정하게 됩니다. 이때, 연속적인 특성에 대해서는 확률 분포를 가우시안 분포 등을 사용하여 추정할 수 있습니다.

아래는 파이썬의 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 나이브 베이즈 모델을 훈련하는 예제 코드입니다.

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
import numpy as np

# 샘플 데이터 생성
X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])
Y = np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2])

# 모델 생성 및 훈련
model = GaussianNB()
model.fit(X, Y)

위 코드는 2차원 특성을 갖는 샘플 데이터를 이용하여 가우시안 분포를 사용하는 나이브 베이즈 모델을 훈련하는 예제입니다.

결론

나이브 베이즈 분류 모델은 간단하면서도 빠르고 효과적인 분류 모델로, 많은 자연어 처리 및 텍스트 분류 문제에 활용되고 있습니다. 적은 데이터로도 효과적으로 동작하며, 특성들의 독립성 가정을 기반으로 하기 때문에 고차원의 데이터에서도 잘 작동하는 특징을 갖고 있습니다.

참고 문헌

• https://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html
• https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier