꿈라CBT나이브 베이즈 분류기(Naive Bayes Classifier)에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은?
- 1베이즈 정리를 기반으로 각 클래스에 속할 확률을 계산하여 분류를 수행한다.
- 2구조가 단순하고 계산이 빨라 스팸 메일 필터링과 같은 텍스트 분류에 널리 활용된다.
- 3학습 데이터에 없던 값이 나타나 확률이 0이 되는 문제는 라플라스 스무딩으로 보완할 수 있다.
- 4독립변수들은 서로 종속적인 관계에 있으며, 종속변수는 오직 독립변수에 의해서만 발생한다고 가정한다.