ナイーブベイスにはソフトマックス関数は使われてる？

2024年6月8日

ナイーブベイズ（Naive Bayes）は、ベイズの定理に基づく教師あり学習の一種であり、分類問題に広く使用されます。ナイーブベイズは、特徴間の条件付き独立性を仮定することで、計算を単純化します。

ナイーブベイズは、各クラスに属する確率を推定するためにベイズの定理を使用しますが、通常、その結果を直接的にソフトマックス関数と組み合わせることはありません。代わりに、ナイーブベイズではベイズの定理に基づき、各クラスに属する事後確率を計算し、最も高い確率を持つクラスを予測します。

ナイーブベイズでは、通常、以下の手順が取られます。

1. 事前確率の推定:
   各クラスの事前確率を推定します。

2. 尤度の推定:
   各特徴量が各クラスに属する条件付き確率（尤度）を推定します。このとき、ナイーブベイズの仮定により、特徴間は独立であると仮定されます。

3. 事後確率の計算:
   各クラスに属する事後確率を、ベイズの定理を用いて計算します。

4. 予測:
   最も高い事後確率を持つクラスを予測クラスとして選択します。

したがって、ナイーブベイズでは一般的にソフトマックス関数は使用されません。代わりに、ベイズの定理と事後確率を計算するための手法が使用されます。