도구명 : 나이브 베이즈 분류

베이즈 정리와 변수 간 조건부 독립 가정으로 클래스별 사후확률을 계산해 분류하는 방법입니다. 연속형 X는 정규분포(Gaussian), 범주형 X는 빈도 기반(Categorical)으로 우도를 추정하며, 층화 k-겹 교차검증으로 성능을 평가합니다.

1. 데이터 입력

표의 맨 위 칸(열1, 열2 …)에는 변수명을, 1행부터는 실제 데이터를 입력하세요. 대용량 데이터는 CSV 파일 업로드를 이용하세요.
모든 계산은 브라우저 안에서만 수행되며 데이터가 외부로 전송되지 않습니다.
2. 변수 선택 및 모델 설정
클래스 불균형 데이터에서 소수 클래스 재현율을 높이고 싶을 때 사용하세요.
숫자로 코딩된 범주형 변수(예: 라인 1/2/3)는 '범주형 X'로 지정하세요. 고유값 10개 이하의 정수 변수는 범주형 후보에도 "(숫자 코드)"로 표시됩니다.
데이터가 입력되면 자동으로 변수 목록이 갱신됩니다.