모형 적합 - Naive Bayes
Naive Bayes
- 베이즈 정리에 기반한 분석
- 베이즈 정리의 계산을 간단하게 하기 위해서 모든 변수들이 서로 독립임을 가정하는 방법이라 Naive라는 이름이 붙음
- Bayes Rule $$ Pr[Y = C {l} |X] = \frac{Pr[Y]Pr[X|Y = C {l}]}{pr[X]} $$
- X를 보고 Y가 어떤 class에 속하는지 알고 싶을 때 이용
- $Pr[Y]$: Y가 나타날 확률
- $Pr[X|Y = C _{l}]$: clsss가 주어졌을 때의 특징은 어떠한가
- 예) 프랑스 와인일 때 가격이 10만원일 확률
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예) 프랑스 와인일 때 메를로 품종일 확률
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좀 더 간단하게 $$ Pr[X|Y = C_{l}] = \Pi Pr[X_{j}|Y = C_{l}] $$
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모든 변수들이 서로 독립이라고 가정
실습
Grid 생성
nbGrid <- expand.grid(.fL = 1:5,
.usekernel = T,
.adjust = 0:5)
nbGrid <- expand.grid(.fL = seq(0,1,0.1),
.usekernel = T,
.adjust = 0:5)
모형 학습
nbModel <- train(Class ~.,
data = Train_dat,
method = 'nb',
tuneGrid = nbGrid,
trControl = controlObject)