refactor(topics): 멀티 에이전트용 지식 재편 — _Common(공통 기본기) + Domain_* 구조
에이전트 8종(대화형/프로그래머 C·S/디자이너/설계자/기획자/QA/PD/PM)에게 [공통 기본 능력 + 롤별 Specialty] 2층으로 지식을 주입하기 위한 재분류. 문서 내용·포맷은 무수정, 폴더 이동만 (6,372개 문서 수 보존 확인). - Topic_Programming → Domain_Programming (내부 구조 보존) - Topic_Graphic → Domain_Design - Topic_Business → Domain_Product - Topic_General → Domain_General - _Common 신설: Math(구 Topic_Math_Specialty), Reasoning(구 General/From_Thinking & Reasoning), Reasoning_Creativity(구 General/From_창의성), Communication(Poetic_Blog_Writing + From_writing) - 타 도메인의 From_* 폴더는 유지 (출처 표기일 뿐, 이미 도메인에 맞게 분류된 문서) - 빈 폴더 정리 (memory/procedures) - 에이전트→폴더 매핑은 workspace의 .astra/agent-knowledge-map.json (9개 에이전트) Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,201 @@
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id: wiki-2026-0508-naive-bayes-classifiers
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title: Naive Bayes Classifiers
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [NB, Naive Bayes, Gaussian NB, Multinomial NB, Bernoulli NB]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.95
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verification_status: applied
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tags: [naive-bayes, ml, classification, sklearn, baseline, probabilistic]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack: { language: python, framework: scikit-learn }
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# Naive Bayes Classifiers
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## 매 한 줄
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**Naive Bayes**는 feature 간 독립이라는 *naive* 가정 아래 Bayes 정리로 P(c|x)를 계산하는 단순·고속 분류기 가족(Gaussian/Multinomial/Bernoulli)이며, 가정이 깨져도 자주 잘 동작하는 강력한 baseline이다.
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## 매 핵심
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### 1. 모델
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```
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P(c|x) ∝ P(c) · ∏_i P(x_i|c) ← naive 독립 가정
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ĉ = argmax_c [ log P(c) + Σ_i log P(x_i|c) ]
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```
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학습 = 클래스 prior + 클래스 조건부 likelihood 추정.
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### 2. 변형
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| 변형 | feature | likelihood |
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|------|--------|-----------|
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| **Gaussian NB** | 연속 실수 | N(μ_c, σ²_c) |
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| **Multinomial NB** | 비음수 카운트 | Multinomial + Laplace α |
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| **Bernoulli NB** | 이진 0/1 | Bernoulli + smoothing |
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| **Complement NB** | 카운트 (불균형) | MNB 보완 |
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| **Categorical NB** | 카테고리 인덱스 | Categorical |
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### 3. 왜 naive 가정이 깨져도 잘 됨?
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- 분류는 *argmax* 결정만 필요 — 확률 calibration이 틀려도 순서는 종종 맞음.
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- 단어/feature 의존성이 있어도 독립 가정이 noise를 평균화 (실증).
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- Domingos & Pazzani (1997): "On the Optimality of the Simple Bayesian Classifier".
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### 4. 장점
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- 학습 O(n·d), 추론 O(d) — 매우 빠름.
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- 작은 데이터에서 견고 (low variance).
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- 온라인 학습 (`partial_fit`).
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- 해석 용이.
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- 코드 5줄로 baseline.
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### 5. 단점
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- 독립 가정 위반 시 calibration 나쁨 — 확률값 신뢰 X (logit/Platt scaling 필요).
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- 연속 feature는 정규분포 가정 → 위반 시 전처리 필요.
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- 0 카운트 → smoothing 필수 (α>0).
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- LLM/딥러닝 대비 정확도 SOTA 아님.
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### 6. 2026 위치
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- **Baseline 표준**: 5분 만에 텍스트 분류 v0.
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- **엣지/모바일**: 수 KB 모델 + ms 추론.
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- **라벨 부족 / weak supervision** + Snorkel.
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- **해석 필요한 의료/금융 보조 분류기**.
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## 💻 패턴
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```python
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# 1. Gaussian NB — iris 분류
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from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
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from sklearn.datasets import load_iris
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X, y = load_iris(return_X_y=True)
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gnb = GaussianNB().fit(X, y)
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print(gnb.score(X, y))
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```
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```python
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# 2. Multinomial NB — 텍스트
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from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
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from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
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from sklearn.pipeline import Pipeline
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||||
pipe = Pipeline([("tfidf", TfidfVectorizer()), ("mnb", MultinomialNB(alpha=0.1))])
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pipe.fit(train_texts, train_labels)
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```
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```python
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# 3. Bernoulli NB — 짧은 문서, 단어 존재 여부
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from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
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from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
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vec = CountVectorizer(binary=True)
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X = vec.fit_transform(short_texts)
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bnb = BernoulliNB(alpha=1.0).fit(X, y)
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```
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```python
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# 4. Complement NB — 불균형 텍스트
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from sklearn.naive_bayes import ComplementNB
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clf = ComplementNB(alpha=0.5).fit(X, y)
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```
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||||
```python
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# 5. partial_fit — streaming
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import numpy as np
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from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
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mnb = MultinomialNB()
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classes = np.array([0, 1, 2])
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for X_b, y_b in batch_iter:
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mnb.partial_fit(X_b, y_b, classes=classes)
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```
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```python
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# 6. Calibration (NB 확률 신뢰 향상)
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from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV
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cal = CalibratedClassifierCV(GaussianNB(), method="isotonic", cv=5)
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||||
cal.fit(X_train, y_train)
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||||
proba = cal.predict_proba(X_test)
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```
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```python
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# 7. NB + non-Gaussian 연속 feature → 변환
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from sklearn.preprocessing import QuantileTransformer
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qt = QuantileTransformer(output_distribution="normal")
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X_g = qt.fit_transform(X)
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gnb = GaussianNB().fit(X_g, y)
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```
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```python
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# 8. Top features per class (해석)
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import numpy as np
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mnb = MultinomialNB().fit(X, y)
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names = vec.get_feature_names_out()
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for c, lp in zip(mnb.classes_, mnb.feature_log_prob_):
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print(c, names[np.argsort(lp)[-10:]])
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```
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```python
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# 9. NB vs LogReg 빠른 비교
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from sklearn.linear_model import LogisticRegression
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from sklearn.model_selection import cross_val_score
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for clf in [MultinomialNB(), LogisticRegression(max_iter=1000)]:
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||||
print(type(clf).__name__, cross_val_score(clf, X, y, cv=5).mean())
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```
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||||
```python
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# 10. CategoricalNB — 범주형 feature
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from sklearn.naive_bayes import CategoricalNB
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from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
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X_enc = OrdinalEncoder().fit_transform(X_cat)
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cnb = CategoricalNB(alpha=1.0).fit(X_enc, y)
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```
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## 매 결정 기준
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| 입력 / 상황 | 추천 변형 |
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|-----------|----------|
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| 연속 수치 feature | **GaussianNB** |
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| 텍스트 카운트/TF-IDF | **MultinomialNB** |
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| 짧은 문서, 단어 존재 여부 | **BernoulliNB** |
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| 불균형 텍스트 | **ComplementNB** |
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| 범주형 feature | **CategoricalNB** |
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| Streaming / online | NB + `partial_fit` |
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| SOTA 정확도 | Transformer / GBDT |
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| 빠른 baseline | NB + LogReg 비교 |
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Bayes' Theorem]]
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- 변형: [[Multinomial-Naive-Bayes]]
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- 응용: [[Sentiment Analysis]]
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- Adjacent: [[Logistic Regression]], [[TF-IDF]]
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## 🤖 LLM 활용
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- LLM이 unlabeled data 라벨링 → 작은 NB가 추론 (간단한 distillation).
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- "이 NB classifier가 false positive 내는 이유 — top features로 설명".
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- LLM이 feature engineering 제안 (예: "stop word 제거하면 정확도 ↑").
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## ❌ 안티패턴
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- **NB 확률값 그대로 신뢰**: calibration 종종 나쁨 — `CalibratedClassifierCV` 사용.
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- **alpha=0**: log(0) 발산.
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- **Gaussian NB에 highly skewed feature**: 정규 가정 위반 — 변환 또는 다른 모델.
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- **Multinomial에 음수**: 에러.
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- **거대 텍스트 데이터에서 NB만 고집**: Transformer가 5-15%pt 우수.
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## 🧪 검증 / 중복
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- 검증: sklearn docs, Domingos & Pazzani (1997), McCallum & Nigam (1998).
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- 중복: 없음 (canonical). 변형별 자식 문서 [[Multinomial-Naive-Bayes]] 등.
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## 🕓 Changelog
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- 2026-05-10: 신규 작성. NB family overview + 5 variant + sklearn 패턴 + calibration.
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Reference in New Issue
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