Hippo's data

오늘은 지도학습의 분류모델 중 나이브베이즈 분류기에 대해 알아보겠습니다 # 나이브 베이즈 분류기 Naive bayes classifier -> 베이즈 정리 기반 - 사전확률을 통한 사후확률 예측 특성간 독립적 가정 - 나이브한naive (소박한) 가정을 통해 복잡한 문제해결에 좋은 성능 발휘 단점) feature간 독립적이어야함 = feature간 상관관계 없음 -> 선형 분류기LogisticRegression, LinearSVC - Linear support vector classifier) 보다 훈련속도빠름 but 일반화 성능 bad -> 선형모델로 학습시간이 오래걸리는 큰 데이터셋에 나이브베이즈 모델 시도해보자!! -> scikit-learn에 구현되어있는 나이브베이즈 분류기 3개 -> Gaussi..