서포트 벡터 머신(SVM) 모델 복잡도에 따른 정확성을 도식화 나이브베이즈(NB) 분류 방법은 텍스트를 순서가없는 단순한 단어의 집합으로 가정한다. ... 하지만 나이브베이즈 분류 기법은 지속적인 연구로 인해 단순한편, SVM은 한 단어를 분류하는데 있어 긍정과 부정의 ‘경계(Boundary)’를 설정하는데 더욱 세밀하게 설정하여 분류할수록 ... 이로 인해 이브 베이즈는 80%~90%까지 정확도를 구현할 수 있지만 연관성 분석하는 방법이 아니라 기계적인 분류방법이라는 한계가 존재한다.
나이브 베이지안은 변수끼리 독립이며 조건부확률로 추정하기 때문에 예측변수가 이진분류라 할지라도 레코드가 많은 경우에는 정확히 일치하는 규칙들을 찾을 수 없는 문제가 발생하기 때문에, ... DETAILED REPORT를 체크하여 모든 12개 레코드에 대한 확률 값 및 분류결과를 얻은 후, 이 결과를 정확한 베이즈 분류결과와 비교하시오. ... INJURY와 2개의 예측변수인 WEATHER_R과 TRAF_CON_R만을 사용할 수 있다 4) WHEATHER_R=1 TRAF_CON_R=1이라고 주어졌을 때 injury변수의 단순 베이즈
