꿈라CBT나이브 베이즈 분류기가 '나이브(naive, 순진한)'라고 불리는 이유로 가장 적절한 것은?
- 1클래스가 주어졌을 때 모든 설명변수가 서로 조건부 독립이라고 단순하게 가정하기 때문이다.
- 2학습에 사용하는 데이터의 양이 매우 적어도 된다고 전제하기 때문이다.
- 3종속변수를 연속형으로만 다룰 수 있다고 제한하기 때문이다.
- 4사전확률을 전혀 사용하지 않고 우도(likelihood)만으로 판단하기 때문이다.
나이브 베이즈 분류기가 '나이브(naive, 순진한)'라고 불리는 이유로 가장 적절한 것은?