나이브 베이즈 분류기에서 확률의 합이 1이 넘는 이유에 대한 의문

사용자의 의문이 수학적으로 타당함을 인정하면서도 나이브 베이즈의 특성상 분모를 생략하는 것이 일반적임을 설명하는 반응이다.

• 나이브 베이즈 구현 시 수치적 안정성을 위해 확률의 곱셈 대신 로그 확률의 합산 방식을 사용하는 것이 권장된다.

• 베이즈 정리에서 증거 항인 P(X)는 정규화 상수의 역할을 수행하며 분류 문제에서는 클래스 간 상대적 비교가 핵심이므로 이를 생략해도 최적의 클래스 선택 결과는 변하지 않는다.

• 나이브 베이즈에서 계산된 원시 점수의 합이 1이 아닌 것은 베이즈 정리의 분모를 생략했기 때문이다.
• 정규화는 이러한 상대적 점수를 확률적 의미를 갖는 0에서 1 사이의 값으로 변환하는 표준 절차이다.
• 분류 결정 자체에는 분모가 영향을 주지 않으므로 계산 효율성을 위해 생략하는 것이 일반적이다.