나이브 베이즈 알고리즘의 장점과 단점

나이브 베이즈 알고리즘



나이브 베이즈 알고리즘은 분류를 위해 베이즈 이론을 사용하는 알고리즘입니다.


나이브 베이즈 알고리즘의 장점과 단점



장점

단점

  • 단순하고 빠르며 매우 효과적이다.

  • 노이즈와 결측 데이터가 있어도 잘 수행한다.

  • 훈련에 대한 상대적으로 적은 예제가 필요하지만 매우 많은 예제도 잘 수행한다.

  • 예측에 대한 추정된 확률을 얻기 쉽다.

  • 모든 속성은 동등하게 중요하고 독립적이라는 알려진 결함 가정에 의존한다.

  • 수치 속성으로 구성된 많은 데이터셋에 대해 이상적이지 않다.

  • 추정된 확률은 예측된 범주보다 덜 신뢰적이다.