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1[국회직 9급 정보학개론] 23년 1회차
다음에서 설명하는 분류기에 해당하는 것은?◦문헌 내에서 각 단어의 출현은 상호 독립적이라고 가정한다.
◦학습문헌 집합 내 분류대상 문헌들에서 출현한 단어가 포함되어 있지 않으면 문제가 발생한다.
◦학습문헌에 나타난 각 단어가 특정한 범주를 대표할 확률을 계산한 다음, 분류대상인 입력문헌에 출현한 단어들을 단서어로 삼아 문헌의 범주를 예측한다.
1
나이브 베이즈 분류기(Naive Bayes Classifier)
2
선형 분류기(Linear Classifier)
3
신경망 분류기(Neural Network Classifier)
4
의사결정나무 분류기(Decision Tree Classifier)
5
SVM 분류기(Support Vector Machine Classifier)
해설
설명에 해당하는 것은 나이브 베이즈 분류기다.
단어 출현의 상호 독립 가정과 단어별 범주 확률 계산이 결정적 단서이며, 학습문헌에 없는 단어는 확률이 0이 되는 문제를 일으킨다.
- 선형 분류기는 자질 가중치의 선형 결합으로 범주 경계를 정한다.
- 신경망 분류기는 여러 층의 연결 가중치를 학습해 범주를 예측한다.
- 의사결정나무 분류기는 자질 값에 따른 규칙으로 분기해 범주를 정한다.
- SVM 분류기는 범주 간 마진을 최대화하는 초평면을 찾는다.
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