ナイーブベイズ分類器の「ナイーブ」って何？その理由と仕組みをやさしく解説
山崎講師
こんにちは。ゆうせいです。
今回は機械学習でよく登場する「ナイーブベイズ（Naive Bayes）」についてお話しします。
このアルゴリズム、名前に「ナイーブ（naive）」＝「素朴な」とついているのが、ちょっと気になりませんか？
「素朴ってどういう意味？なんだか頭が悪そうな名前だけど、大丈夫なの？」
そんな疑問をもったあなたへ、今日はしっかり解説していきます！
「ナイーブ」＝「ありえないくらい単純な仮定」をするから
そもそも「ベイズ」って？
ナイーブベイズは「ベイズの定理（Bayes' Theorem）」という数式をベースにしています。
ベイズの定理とは、ある事象が起こったときに、それがどれくらいの確率で起きたのかを逆算するための公式です。式はこちらです。
読み方： ある事象Bが起こったときに、事象Aが起こっていた確率は、事象Aが起こる確率と、Aが起こっているときにBが起こる確率の積を、Bが起こる確率で割ったもの
たとえば、「メールがスパム（A）」で「『お金』という単語が含まれていた（B）」という条件があるとき、「このメールはスパムである確率（P(A|B)）」を求められるわけです。
「ナイーブ」とは何が素朴なのか？
ズバリ、「特徴量がすべて独立している」と仮定するところが「ナイーブ」と呼ばれる理由です。
特徴量って？
特徴量（feature）とは、データの個々の項目のことです。たとえば、スパムメール分類ならこんな特徴があります。
- 件名に「無料」があるか？
- 本文に「今すぐクリック」があるか？
- 差出人が不審なアドレスか？
これらの情報を使って「スパムかどうか」を判断していくのがナイーブベイズです。
ナイーブな仮定とは？
ナイーブベイズでは、「これらの特徴量が互いに影響を与え合っていない」と仮定します。
つまり、「件名に『無料』とあるメール」と「本文に『今すぐクリック』とあるメール」は無関係とみなすのです。
でも、実際はどうでしょう？
両方そろっていたら、よりスパムっぽいですよね。
つまり、本当は関連があるはずなのに、それを無視して単純化してしまう。
この「現実とは違うけど、計算が楽だから全部独立だと思っちゃおう」という姿勢が「ナイーブ（素朴）」なんです。
メリットとデメリットを整理！
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| メリット | シンプルで速い。学習データが少なくても使える。 |
| デメリット | 特徴量の独立性の仮定が現実とズレることが多い。精度が出ないこともある。 |
たとえば、文章の分類などでは、単語どうしの関連性が無視されてしまいます。
例え話で理解しよう！
お弁当を作るとき、「ご飯」「おかず」「漬物」を選ぶとします。
ナイーブベイズの考え方では、
「ご飯を白米にしたから、おかずは魚にしよう」みたいな関連を考えません。
「ご飯は白米」「おかずは魚」「漬物はたくあん」…とそれぞれバラバラに選ぶのです。
でも現実は違いますよね。
白米と魚は合うけど、白米と激辛キムチだと合わないこともある。
こういった「相性」を完全に無視して判断するのが、ナイーブなんです。
それでも使われる理由は？
一番の理由は「速くて簡単」だから。
大量のデータを一気に処理したいとき、しかも「そこまで精度が高くなくてもいい」場面では、ナイーブベイズはとても優秀です。
たとえば、以下のような用途に向いています。
- スパムメールの分類
- テキストの感情分析
- ニュース記事のジャンル分け
精度よりもスピードやシンプルさが求められるシーンでは、ナイーブであることがむしろ武器になります。
数式で見るナイーブベイズの分類式
分類対象を $C$（クラス）とし、特徴量を $x_1, x_2, ..., x_n$ としたとき、
読み方： クラスCである確率は、クラスCの事前確率と、各特徴量がそのクラスに属する条件付き確率の積に比例します。
この「特徴量の積」を使う部分が、全部独立であるという前提から来ているのです。
まとめ
- ナイーブベイズの「ナイーブ」は「特徴量が独立している」と素朴に仮定してしまうところから来ている
- この仮定は現実とズレることもあるが、その分シンプルで高速
- 精度が必要な場面では不利になるが、前処理が少なくて済むという利点もある
次のステップ
ナイーブベイズを理解したら、こんなことに挑戦してみましょう！
- 実際にメールデータでナイーブベイズを使ってみる
- 特徴量を意図的に関連性の強いものに変えて精度の変化を観察
- ロジスティック回帰や決定木など、他の分類器と精度や計算速度を比較
アルゴリズムは「使いどころ」がとても大切です。
その場にふさわしい道具を選べるよう、少しずつ理解を深めていきましょう！
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投稿者プロフィール
- 代表取締役
-
セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
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