나이브 베이즈 ( naive bayes ) 분류기는 앞에서 설명한 선형 모델과 매우 유사하다. LogisticRegression 이나 LinearSVC 같은 선형 분류기보다 훈련 속도가 빠른 편이지만 , 그 대신 일반화 성능이 조금 느리다. 나이브 베이즈 분류기가 효과적인 이유는 각 특성을 개별로 취급해 파라미터를 학습하고 , 각 특성에서 클래스별 통계를 단순하게 취합하기 때문이다 . scikit-learn에 구현된 나이브 베이즈 분류기는 GaussianNB , BernoulliNB , MultinomialNB 이렇게 세가지이다. GaussianNB는 연속적인 어떤 데이터에도 적용할 수 있고 BernoulliNB는 이진 데이터 MultinomialNB는 카운트 데이터 ( 특성이 어떤 것을 헤아린 정수 카..