MNB로 모델짜서 스팸필터 만든다고 할 때
조건부 확률 구할 때는
단어의 출현횟수로 구하는데
왜 사전확률은
단어수가 아니라(스팸 메일의 단어 수 / 모든 메일의 총 단어 수)
클래스비율로 구함??(스팸 메일 수 / 총 메일 수)
조건부 확률 구할 때
Class C가 주어졌을때
특정 단어의 출현빈도 횟수
이론 식으로 구하잖아.
이건 ㅇㅋ
그럼 사전확률 구할 때도 단어 수로 접근해야 하는 거 아님??
이게 수학적??단어통일성 같은 게 맞아 떨어지는데 왜 갑자기 클래스 비율로 구하는건지 이해가 안됨.
사이킷런도 저렇게 구현되잇는 거 보니꺼 저게 맞는건데
왜 그런 건지 이햐가 안됨
며칠째 이것저것 다 찾아보고
정보검색 원서도 보는 중인데ㅜ이해가ㅜ안됨
제발 알려주셈
조건부 확률 구할 때는
단어의 출현횟수로 구하는데
왜 사전확률은
단어수가 아니라(스팸 메일의 단어 수 / 모든 메일의 총 단어 수)
클래스비율로 구함??(스팸 메일 수 / 총 메일 수)
조건부 확률 구할 때
Class C가 주어졌을때
특정 단어의 출현빈도 횟수
이론 식으로 구하잖아.
이건 ㅇㅋ
그럼 사전확률 구할 때도 단어 수로 접근해야 하는 거 아님??
이게 수학적??단어통일성 같은 게 맞아 떨어지는데 왜 갑자기 클래스 비율로 구하는건지 이해가 안됨.
사이킷런도 저렇게 구현되잇는 거 보니꺼 저게 맞는건데
왜 그런 건지 이햐가 안됨
며칠째 이것저것 다 찾아보고
정보검색 원서도 보는 중인데ㅜ이해가ㅜ안됨
제발 알려주셈
분류기를 만든다는건 특정 메일이 스팸일 확률을 예측하는것 > 스팸/정상 여부에 대한 사전분포를 설정 > 사전분포라는 것은, 관측 데이터(여기서는 메일의 텍스트)들에 대한 정보가 주어지지 않은 상태에서의 믿음 > 0.5 혹은 클래스 비율로 설정