Top 14 가우시안 나이브 베이 즈 Best 66 Answer

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파이썬을 활용한 머신러닝 – (15) 가우시안 나이브 베이즈(GNB)(Gaussian Naive Bayes)

7.2 나이브베이즈 분류모형 — 데이터 사이언스 스쿨

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Table of Contents:

조건부독립¶

나이브 가정¶

정규분포 가능도 모형¶

베르누이분포 가능도 모형¶

다항분포 가능도 모형¶

사이킷런에서 제공하는 나이브베이즈 모형¶

정규분포 나이브베이즈 모형¶

베르누이분포 나이브베이즈 모형¶

스무딩¶

다항분포 나이브베이즈 모형¶

뉴스그룹 분류¶

7.2 나이브베이즈 분류모형 — 데이터 사이언스 스쿨

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Summary of article content: Articles about [Data Analysis 개념] NaiveBayes(나이브 베이즈) 모델 – 조건부 확률 / 베이즈 정리 / Multinomial, Gaussian, Bernoulli NaiveBayes 이것이 바로 Gaussian Naive Bayes이다. 즉, 정규분포를 가정한 표본들을 대상으로 조건부 독립을 나타내, 항상 같은 분모를 갖는 조건하에서, 분자의 값 … …
Most searched keywords: Whether you are looking for [Data Analysis 개념] NaiveBayes(나이브 베이즈) 모델 – 조건부 확률 / 베이즈 정리 / Multinomial, Gaussian, Bernoulli NaiveBayes 이것이 바로 Gaussian Naive Bayes이다. 즉, 정규분포를 가정한 표본들을 대상으로 조건부 독립을 나타내, 항상 같은 분모를 갖는 조건하에서, 분자의 값 … ※ 이 게시글은 나이브 베이즈 분류에 대한 이론만 게시된 게시글입니다. 만약 파이썬을 통한 구현에서만 알아보고 싶다면 아래 링크를 통해 실습과정을 확인해주시면 됩니다. https://todayisbetterthanyesterday..ML/DL 을 공부하고, ADP를 취득하기 위한 학부생의 공부노트입니다.
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[Data Analysis 개념] NaiveBayes(나이브 베이즈) 모델 - 조건부 확률 / 베이즈 정리 / Multinomial, Gaussian, Bernoulli NaiveBayes — [Data Analysis 개념] NaiveBayes(나이브 베이즈) 모델 – 조건부 확률 / 베이즈 정리 / Multinomial, Gaussian, Bernoulli NaiveBayes

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Summary of article content: Articles about [머신러닝] 나이브 베이즈(Naïve Bayes) : 네이버 블로그 데이터의 특징들이 연속적인 경우에는 가우시안 나이브 베이즈 분류를 사용하는 것을 추천. – 특징들의 값들이 정규 분포(가우시안 분포)돼 있다는 … …
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Summary of article content: Articles about [Machine Learning] 나이브 베이즈 분류(Naïve Bayes Classification) :: 지금은 독일 [Machine Learning] 베이즈 결정 이론(Bayesian Decision Theory) … 가우시안 나이브 베이즈 분류기(Gaussian Naīve Bayes Classifier): 특성 xj x … …
Most searched keywords: Whether you are looking for [Machine Learning] 나이브 베이즈 분류(Naïve Bayes Classification) :: 지금은 독일 [Machine Learning] 베이즈 결정 이론(Bayesian Decision Theory) … 가우시안 나이브 베이즈 분류기(Gaussian Naīve Bayes Classifier): 특성 xj x … ※ [Machine Learning] 베이즈 결정 이론(Bayesian Decision Theory) [Machine Learning] 베이즈 결정 이론(Bayesian Decision Theory) 지도 학습(Supervised Learning)의 분류(Classification)에 해당하는 머신러..블로그 설명이 없읍니다.
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나이브 베이즈 분류기(Naīve Bayes Classifier)

베르누이 나이브 베이즈 분류(Bernoulli Naīve Bayes Classification)

라플라스 스무딩(Laplace Smoothing)

다항 분포 나이브 베이즈 분류(Multinomial Naīve Bayes Classification)

가우시안 나이브 베이즈 분류(Gaussian Naīve Bayes Classification)

나이브 베이즈 분류의 분석

TAG

7.2 나이브베이즈 분류모형 — 데이터 사이언스 스쿨

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups news = fetch_20newsgroups ( subset = “all” ) X = news . data y = news . target from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer , HashingVectorizer , CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.pipeline import Pipeline model1 = Pipeline ([ ( ‘vect’ , CountVectorizer ()), ( ‘model’ , MultinomialNB ()), ]) model2 = Pipeline ([ ( ‘vect’ , TfidfVectorizer ()), ( ‘model’ , MultinomialNB ()), ]) model3 = Pipeline ([ ( ‘vect’ , TfidfVectorizer ( stop_words = “english” )), ( ‘model’ , MultinomialNB ()), ]) model4 = Pipeline ([ ( ‘vect’ , TfidfVectorizer ( stop_words = “english” , token_pattern = r “\b[a-z0-9_\-\.]+[a-z][a-z0-9_\-\.]+\b” )), ( ‘model’ , MultinomialNB ()), ])

조건부 확률 / 베이즈 정리 / Multinomial, Gaussian, Bernoulli NaiveBayes

※ 이 게시글은 나이브 베이즈 분류에 대한 이론만 게시된 게시글입니다. 만약 파이썬을 통한 구현에서만 알아보고 싶다면 아래 링크를 통해 실습과정을 확인해주시면 됩니다.

https://todayisbetterthanyesterday.tistory.com/18?category=821465

나이브 베이즈 분류 예시) 테니스를 좋아하는 한 사람이 있다고 하자. 만약, 이 사람이 1. 날씨가 좋고 2. 습도가 낮은 날에 테니스를 칠 확률은 얼마나 되는가?

주어진 데이터에 따라 경우가 다르겠지만, “1. 이 사람이 테니스를 많이 칠 수록, 2. 테니스를 쳤을 때, 해당 날씨가 좋고 습도가 낮은 경우가 많을 때”일수록 이 사람이 날씨가 좋고 습도가 낮은 날에 테니스를 칠 확률이 높아진다.

조건부 확률

이를 수학적 개념을 통해 알아보자.

먼저, 조건부 확률에 대해서 알 필요가 있다. 이해하기 쉽도록 “B가 주어졌을 때 사건 A의 조건부 확률”은 아래와 같다.

조건부 확률

이는 B사건 중에서 A사건이 동시에 발생한 경우를 나타낸다.

즉, 위의 예시에서 좋은 날씨와 낮은 습도가 고정되어 있을 때, 테니스를 칠 조건부 확률이 올라가면, 저 경우의 확률이 올라간다.

베이즈 정리

이제 약간 더 나아가 보자.

베이즈 정리의 정의는 “A1,…,Ak가 배반사건이고, A1,…Ak의 합집합이 전체 집합(=S)일 때,

베이즈 정리

를 만족하는 것이다.

테니스 예시에 적용

테니스를 칠 경우의 조건부 확률

이는 날씨가 좋고, 습도가 낮을 때, 테니스를 칠 확률과 안 칠 확률 분에 동일 조건 하에서 테니스를 칠 확률이다. 결국 날씨가 좋고, 습도가 낮을 경우에 얼마나 테니스를 쳤느냐가 된다.

테니스를 칠 경우 조건부 확률

사실 여태 계속 같은 말을 반복했다. 이를 수식으로 풀어써서 그렇다. 결국 베이즈 정리는 직관적인 경우를 수치화하여, 알고리즘으로 구현한 것이다. 이것이 바로 “나이브 베이즈 분류”의 원리이다.

나이브 베이즈의 종류와 이해

나이브 베이즈 분류에는 대표적으로 2가지 경우가 있다.

1. 설명변수가 연속형 변수일 때, Gaussian Naive Bayes (가우시안 나이브 베이즈)

2. 설명변수가 범주형 변수일 때, Multinomial Naive Bayes (다항 나이브 베이즈)

그리고 같은 범주형 변수일 때, 범주가 2개밖에 없는 이진형일 경우 Bernoulli naive Bayes (베르누이 나이브 베이즈)로 분류된다. 사실 베르누이 나이브 베이즈는 다항 나이브 베이즈와 같은 형태인 셈이다.

Gaussian Naive Bayes

가우시안 나이브 베이즈는 표본 평균과 표본 분산을 가진 정규분포 하에서 베이즈 정리를 사용한 것이다.

1.

즉, y의 범주가 정해져 있을 때

2.

y=c에서 X=x의 정규분포의 표현식은 위와 같이 된다.

3.

이를 위와 같이 조건부 독립으로 표현하면

4.

등식의 우측항의 분모는 항상 같은 조건을 나타내는 집합이기에, 분류 모델의 선택편의를 위해 분자만 비교를 하고자 한다. (3)과 (4)는 같은 식은 아니지만, 항상 동일한 조건인 분모만 제외시킨 식이 된다.

5.

이 경우, 조건부독립에 정규분포를 대입해주면 위와 같은 최종식이 도출된다.

이것이 바로 Gaussian Naive Bayes이다. 즉, 정규분포를 가정한 표본들을 대상으로 조건부 독립을 나타내, 항상 같은 분모를 갖는 조건하에서, 분자의 값이 가장 큰 경우,즉 확률이 가장 높은 경우를 “선택”하는 것이다.

Multinomial Naive Bayes

1.

y와 k의 범주가 정해져 있을 때,

2.

y=c인 상황에서, Xk가 xk일 조건부 확률은, 즉 범주 small k 가 출현한 횟수는

– 각각의 출현한 횟수를 모두 곱한 것 분의 각각의 출현한 횟수를 다 더한 것의 팩토리얼 -> 같은 것이 있는 순열 식

– 각각의 범주 출현 확률에 xk번 출현하여 xk번 곱해주는 것이다.

Bernoulli naive bayes

1.

두 가지 범주가 주어져 있을 때, 출현할 확률은 쪼개질 수 있고,

2.

조건부 확률은 다항분포 (베르누이 정리/이항정리)로 표시될 수 있으며

3.

좌항과 우항이 사실 같지는 않지만, 분모는 항상 동일한 조건을 띄기에 무시하고

4.

다항분포를 사용한 범주형 조건부 확률을 구할 수 있게 된다.

[머신러닝] 나이브 베이즈(Naïve Bayes)

AI [머신러닝] 나이브 베이즈(Naïve Bayes) HelloJinny ・ URL 복사 본문 기타 기능 공유하기 신고하기 나이브 베이즈(Naïve Bayes) – 확률 기반 머신러닝 분류 알고리즘. – 데이터를 나이브(단순)하게 독립적인 사건으로 가정하고, 이 독립 사건들을 베이즈 이론에 대입시켜 가장 높은 확률의 레이블로 분류를 실행하는 알고리즘. – 베이즈 이론 • P(A | B) : 어떤 사건 B가 일어났을 때 사건 A가 일어날 확률. • P(B | A) : 어떤 사건 A가 일어났을 때 사건 B가 일어날 확률. • P(A) : 어떤 사건 A가 일어날 확률. – 조건부 확률 조건부 확률 • 사건이 발생한 횟수 : 12 • A 사건이 발생한 횟수 : 7 + 3 = 10 • B 사건이 발생한 횟수 : 3 + 2 = 5 • A 사건과 B 사건이 동시에 일어난 횟수 : 3 1. A 사건이 일어난 확률 – P(A) = 10 / 12 2. B 사건이 일어난 확률 – P(B) = 5 / 12 3. B 사건이 일어났을 때 A 사건이 일어날 확률 – P(A|B) = 3 / (3 + 2) = 0.6 4. A 사건이 일어났을 때 B 사건이 일어날 확률 – P(B|A) = 3 / (7 + 3) = 0.3 5. B 사건이 일어났을 때 A 사건이 일어날 확률을 다른 방식으로 계산하는 방법 – P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B) = 0.3 * (10/12) / (5/12) = 0.6 나이브 베이즈 알고리즘을 머신러닝에 응용하기 A를 레이블, B를 데이터의 특징으로 대입해 보면 – P(레이블 | 데이터 특징) = P(데이터 특징 | 레이블) * P(레이블) / P(데이터 특징) 즉, 어떤 데이터가 있을 때 그에 해당하는 레이블은 기존 데이터의 특징 및 레이블의 확률 을 사용해 구할 수 있다는 것. 나이브 베이즈 알고리즘의 기초 응용 사례 기초 손님들의 주문 내역 시간 맥주 오전 주문 안 함 오전 주문 안 함 점심 주문함 점심 주문 안 함 점심 주문 안 함 저녁 주문함 저녁 주문함 저녁 주문함 저녁 주문 안 함 저녁 주문 안 함 – 치킨 집에서 손님이 주문을 할 때 맥주를 주문할지 안 할지 예측. – 저녁에 손님이 한 명 와서 주문 시 나이브 베이즈 공식에 따르면 손님이 맥주를 주문 할 확률. • P(주문|저녁) = P(저녁|주문) * P(주문) / P(저녁) = (3 / 4) * (4 / 10) / (5 / 10) = 0.6 나이브 베이즈 알고리즘의 고급 응용 사례 기초 손님들의 주문 내역 시간 성인여부 맥주 오전 성인 주문 안 함 오전 미성년자 주문 안 함 점심 성인 주문함 점심 미성년자 주문 안 함 점심 미성년자 주문 안 함 저녁 성인 주문함 저녁 성인 주문함 저녁 성인 주문함 저녁 성인 주문 안 함 저녁 미성년자 주문 안 함 – 치킨 집에 저녁 성인 손님이 주문을 할 때 맥주를 주문 할지 안 할지 예측. – 저녁에 성인 손님이 한 명 와서 주문 시 나이브 베이즈 공식에 따르면 손님이 맥주를 주문할 확률. • P(주문|저녁, 성인) = P(저녁, 성인|주문) * P(주문) / P(저녁, 성인) – 결합 확률 : 두 가지 이상의 사건이 동시에 발생하는 확률. • P(A, B) = P(A|B) P(B) ∨ 베이즈 알고리즘으로 위의 공식을 풀려고 하면 조건부 확률에 따른 많은 계산이 필요하기 때문에 나이브 베이즈 알고리즘에서는 나이브(단순)하게 모든 사건을 독립적인 사건으로 간주해 계산의 복잡성을 낮춘다. 독립 사건일 경우의 조건부 확률 독립 사건일 경우의 조건부 확률은 다음과 같이 단순해 짐. • P(A, B) = P(A) * P(B) 나이브베이즈 알고리즘을 통해 “저녁에 성인이 치킨 집에 와서 맥주를 주문할 확률” 계산 • P(주문 | 저녁, 성인) = P(저녁|주문) * P(성인|주문) * P(주문) / P(저녁) * P(성인) 나이브 베이즈 알고리즘을 통해 “저녁에 성인이 치킨 집에 와서 맥주를 주문하지 않을 확률” 계산 • P(주문 안함 | 저녁, 성인) = P(저녁|주문 안함) * P(성인|주문 안함) * P(주문 안함) / P(저녁) * P(성인) 여기서 실제로 필요한 것은 두 값의 대소를 비교해서 큰 값을 선택하는 것이므로 다음과 같이 공통 분모 를 계산식에서 제거해서 계산량을 더 줄일 수 있음. – P(주문 | 저녁, 성인) = P(저녁|주문) * P(성인|주문) * P(주문) = 0.3 – P(주문 안함 | 저녁, 성인) = P(저녁|주문 안함) * P(성인|주문 안함) * P(주문 안함) = 0.066 ∨ P(주문 | 저녁, 성인)이 더 크므로 저녁에 성인이 치킨 집에 올 경우 맥주를 주문할 것으로 분류. 특징이 여러 개인 경우의 나이브 베이즈 공식 – 나이브 가정에 의해 모든 특징들을 독립적인 확률로 계산하는 것을 확인할 수 있음. – 여러 확률의 곱을 나타내는 𝑃 𝑥1 𝑦) ∗ 𝑃 𝑥2 𝑦) ∗ ⋯ ∗ 𝑃 𝑥𝑛 𝑦) 부분을 간단하게 공식화하면 – 모든 레이블들은 모든 특징들의 곱이라는 공통 분모를 가지고 있음. – 레이블 확률의 대소 비교만 필요한 나이브 베이즈에서는 공통 분모를 제거해서 계산량을 줄일 수 있음. – 공통 분모를 제거한 후, 가장 높은 수치를 지닌 레이블로 데이터를 분류. 사이킷런의 두 가지 나이브 베이즈 분류 모델 다항 분포 나이브 베이즈(Multinomial Naïve Bayes) 분류 – 데이터의 특징이 출현 횟수로 표현 됐을 때 사용. – 예를 들어, 주사위를 10번 던졌을 때 1이 한 번, 2가 두 번, 3이 세 번, 4가 네 번 나왔을 경우, 주사 위를 10번 던진 결과 데이터를 (1, 2, 3, 4, 0, 0)과 같이 나타낼 수 있다. 각 인덱스는 주사위의 면을 뜻하며, 데이터의 숫자는 출현 횟수를 나타낸 것임. – 이와 같이 데이터의 출현 횟수에 따라 값을 달리한 데이터에 사용. – 예) 영화 감상평을 토대로 긍정적/부정적 리뷰 분류. 베르누이 나이브 베이즈 모델(Bernoulli Naïve Bayes) – 데이터의 특징이 0 또는 1로 표현 됐을 때 사용. – 예를 들어, 주사위를 10번 던졌을 때 1이 한 번, 2가 두 번, 3이 세 번, 4가 네 번 나왔을 경우, 주사 위를 10번 던진 결과 데이터를 (1, 1, 1, 1, 0, 0)과 같이 나타낼 수 있다. 각 인덱스는 주사위의 면을 뜻하며, 숫자가 출현했을 때는 1, 출현하지 않았을 때는 0으로 나타낸 것임. – 이와 같이 데이터 출현 여부에 따라 1 또는 0으로 구분 됐을 때 사용. – 예) 스팸 메일 분류 가우시안 나이브 베이즈 분류 – 앞서 다룬 예제는 데이터의 특징들이 이산적(discrete)인 간단한 예임. – 데이터의 특징들이 연속적인 경우에는 가우시안 나이브 베이즈 분류를 사용하는 것을 추천. – 특징들의 값들이 정규 분포(가우시안 분포)돼 있다는 가정하에 조건부 확률을 계산. – 연속적인 성질이 있는 특징이 있는 데이터를 분류하는데 적합. – 예) 붓꽃(iris) 데이터셋 분류 – cf ) 스무딩(smoothing) 이란? • 이산적인 데이터의 경우 빈도수가 0인 경우가 발생 • 예를 들어, 나이브 베이즈 기반 스팸 메일 필터를 가동시키는데, 학습 데이터에 없던 단어가 실제 상황에서 나타나 게 되면 확률이 0이 되어 스팸 분류가 어려워짐. • 스무딩은 학습 데이터에 없던 데이터가 출현해도 빈도수에 1을 더해서 확률이 0이 되는 현상을 방지 장/단점 장점 – 모든 데이터의 특징이 독립적인 사건이라는 나이브 가정에도 불구하고 실전에서 높은 정확도를 보이며, 특히 문서 분류 및 스팸 메일 분류에 강한 면모를 보임. – 나이브 가정에 의해 계산 속도가 다른 모델들에 비해 상당히 빠름. 단점 – 모든 데이터의 특징을 독립적인 사건이라고 가정하는 것은 문서 분류에 적합할 지는 모르나, 다른 분류 모델에는 제약이 될 수 있음. (실습) 가우시안 나이브베이즈 아이리스 분류 라이브러리 import # 시각화를 위해 pandas를 임포트합니다 import pandas as pd # iris 데이터는 sklearn에서 직접 로드할 수 있습니다 from sklearn.datasets import load_iris # sklearn의 train_test_split을 사용하면 라인 한줄로 손쉽게 데이터를 나눌 수 있습니다 from sklearn.model_selection import train_test_split # Gaussian Naive Bayes로 iris 데이터를 분류하도록 하겠습니다 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB # 분류 성능을 측정하기 위해 metrics와 accuracy_score를 임포트합니다 from sklearn import metrics from sklearn.metrics import accuracy_score # sklearn 모델의 동일한 결과 출력을 위해 선언합니다. import numpy as np np.random.seed(5) iris 시각화 # iris 데이터를 불러옵니다 dataset = load_iris() # pandas의 데이터프레임으로 데이터를 저장합니다 df = pd.DataFrame(dataset.data, columns=dataset.feature_names) # 분류값을 데이터프레임에 저장합니다 df[‘target’] = dataset.target # 숫자인 분류값을 이해를 돕기위해 문자로 변경합니다 df.target = df.target.map({0:”setosa”, 1:”versicolor”, 2:”virginica”}) # 데이터를 확인해봅니다 df.head() df.target.value_counts() virginica 50 setosa 50 versicolor 50 Name: target, dtype: int64 iris 데이터의 분포도 확인 iris 데이터의 분포도가 정규분포(Gaussian Distribution)과 유사하다. # 분류값 별로 데이터프레임을 나눕니다 setosa_df = df[df.target == “setosa”] versicolor_df = df[df.target == “versicolor”] virginica_df = df[df.target == “virginica”] sepal length (cm) ax = setosa_df[‘sepal length (cm)’].plot(kind=’hist’) setosa_df[‘sepal length (cm)’].plot(kind=’kde’, ax=ax, secondary_y=True, title=”setosa sepal length”, figsize = (8,4)) ax = versicolor_df[‘sepal length (cm)’].plot(kind=’hist’) versicolor_df[‘sepal length (cm)’].plot(kind=’kde’, ax=ax, secondary_y=True, title=”versicolor sepal length”, figsize = (8,4)) ax = virginica_df[‘sepal length (cm)’].plot(kind=’hist’) virginica_df[‘sepal length (cm)’].plot(kind=’kde’, ax=ax, secondary_y=True, title=”virginica sepal length”, figsize = (8,4)) sepal width (cm) ax = setosa_df[‘sepal width (cm)’].plot(kind=’hist’) setosa_df[‘sepal width (cm)’].plot(kind=’kde’, ax=ax, secondary_y=True, title=”setosa sepal width”, figsize = (8,4)) ax = versicolor_df[‘sepal width (cm)’].plot(kind=’hist’) versicolor_df[‘sepal width (cm)’].plot(kind=’kde’, ax=ax, secondary_y=True, title=”versicolor sepal width”, figsize = (8,4)) ax = virginica_df[‘sepal width (cm)’].plot(kind=’hist’) virginica_df[‘sepal width (cm)’].plot(kind=’kde’, ax=ax, secondary_y=True, title=”virginica sepal width”, figsize = (8,4)) petal length (cm) ax = setosa_df[‘petal length (cm)’].plot(kind=’hist’) setosa_df[‘petal length (cm)’].plot(kind=’kde’, ax=ax, secondary_y=True, title=”setosa petal length”, figsize = (8,4)) ax = versicolor_df[‘petal length (cm)’].plot(kind=’hist’) versicolor_df[‘petal length (cm)’].plot(kind=’kde’, ax=ax, secondary_y=True, title=”versicolor petal length”, figsize = (8,4)) ax = virginica_df[‘petal length (cm)’].plot(kind=’hist’) virginica_df[‘petal length (cm)’].plot(kind=’kde’, ax=ax, secondary_y=True, title=”virginica petal length”, figsize = (8,4)) petal width (cm) ax = setosa_df[‘petal width (cm)’].plot(kind=’hist’) setosa_df[‘petal width (cm)’].plot(kind=’kde’, ax=ax, secondary_y=True, title=”setosa petal width”, figsize = (8,4)) ax = versicolor_df[‘petal width (cm)’].plot(kind=’hist’) versicolor_df[‘petal width (cm)’].plot(kind=’kde’, ax=ax, secondary_y=True, title=”versicolor petal width”, figsize = (8,4)) ax = virginica_df[‘petal width (cm)’].plot(kind=’hist’) virginica_df[‘petal width (cm)’].plot(kind=’kde’, ax=ax, secondary_y=True, title=”virginica petal width”, figsize = (8,4)) 데이터를 학습 데이터와 테스트 데이터로 나누기 # 20%를 테스트 데이터로 분류합니다 X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(dataset.data,dataset.target,test_size=0.2) Gaussian Naive Bayes 분류하기 # 학습데이터로 모델을 학습합니다 model = GaussianNB() model.fit(X_train, y_train) # 테스트 데이터로 모델을 테스트합니다 expected = y_test predicted = model.predict(X_test) print(metrics.classification_report(y_test, predicted)) precision recall f1-score support 0 1.00 1.00 1.00 8 1 0.83 0.91 0.87 11 2 0.90 0.82 0.86 11 accuracy 0.90 30 macro avg 0.91 0.91 0.91 30 weighted avg 0.90 0.90 0.90 30 accuracy_score(y_test, predicted) 0.9 confusion Matrix print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted)) [[ 8 0 0] [ 0 10 1] [ 0 2 9]] 1개의 데이터만 제외하고, 모든 데이터가 정확히 분류되었다. (실습) 베르누이 나이브베이즈 스팸필터 라이브러리 import import numpy as np import pandas as pd # 베르누이 나이브베이즈를 위한 라이브러리를 임포트합니다 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB # 모델의 정확도 평가를 위해 임포트합니다 from sklearn.metrics import accuracy_score # sklearn 모델의 동일한 결과 출력을 위해 선언합니다. np.random.seed(5) 문제 정의 : 베르누이 나이브베이즈 분류 모델을 사용하여 스팸 메일을 분류 데이터 수집 아래 이메일 타이틀과 스팸 여부가 있는 데이터를 사용 email_list = [ {’email title’: ‘free game only today’, ‘spam’: True}, {’email title’: ‘cheapest flight deal’, ‘spam’: True}, {’email title’: ‘limited time offer only today only today’, ‘spam’: True}, {’email title’: ‘today meeting schedule’, ‘spam’: False}, {’email title’: ‘your flight schedule attached’, ‘spam’: False}, {’email title’: ‘your credit card statement’, ‘spam’: False} ] df = pd.DataFrame(email_list) df 데이터 다듬기 sklearn의 베르누이 나이브베이즈 분류기(BernoulliNB)는 숫자만을 다루기 때문에, True와 False를 1과 0으로 치환 df[‘label’] = df[‘spam’].map({True:1,False:0}) df # 학습에 사용될 데이터와 분류값을 나눕니다 df_x=df[“email title”] df_y=df[“label”] 베르누이 나이브베이즈의 입력 데이터는 고정된 크기의 벡터로써, 0과 1로 구분된 데이터이여야 한다. sklearn의 CountVectorizer를 사용하여 쉽게 구현할 수 있다. CountVectorizer는 입력된 데이터(6개의 이메일)에 출현된 모든 단어의 갯수만큼의 크기의 벡터를 만든 후, 각각의 이메일을 그 고정된 벡터로 표현한다. binary=True를 파라미터를 넘겨줌으로써, 각각의 이메일마다 단어가 한번 이상 출현하면 1, 출현하지 않을 경우 0으로 표시하게 한다. cv = CountVectorizer(binary=True) x_traincv=cv.fit_transform(df_x) 아래의 행렬에서 볼 수 있듯, 데이터에서 총 17개의 단어가 발견되어, 각각의 이메일이 17개의 크기를 갖는 벡터로 표현되었다. 또한 베르누이 나이브베이즈에 사용하기 위해 중복된 단어가 이메일 제목에 있더라도, 1로 표현된 것을 확인할 수 있다. limited time offer only today only today: [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0] encoded_input=x_traincv.toarray() encoded_input array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0], [0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0], [1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1]], dtype=int64) 벡터로 인코딩된 이메일 제목에 어떤 단어들이 포함되어 있는 지 알고 싶을 경우, 아래의 명령어로 알 수 있다. cv.inverse_transform(encoded_input[0]) [array([‘free’, ‘game’, ‘only’, ‘today’], dtype=’

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