【機械学習】ナイーブベイズ分類アルゴリズムを利用した迷惑メールフィルタ実装例 - $yuzu->log();

ナイーブベイズ分類器とは？ ベイズの定理を利用した分類手法です。 ベイズの定理について知りたい方は下記の参照下さい。 yuzurus.hatenablog.jp ナイーブベイズ分類は文章をカテゴリ分けする際に、テキスト中の単語の出現率を調べます。 その際、その文章をどのカテゴリに分類するのが相応しいか調べるのです。 判定の際に \( P(B|A) \) は1つの確率ではなく、複数のカテゴリ中で、どのカテゴリになる確率が一番高いかを表す情報になります。 この時 \( P(A) \) は入力テキストが与えられる確率となります。 しかし、どのカテゴリを判定するにしても同じ入力になるため、同じ値と考えて良いこととします。するとナイーブベイズ分類は次のように表せます。 \( P(B|A) = P(B)P(A|B) \) この時の \( P(B) \) は事前確率で、各カテゴリに分類される確率を表して