朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。它是最常用的分类算法之一，广泛应用于文本分类、情感分析等领域。

朴素贝叶斯原理

朴素贝叶斯算法的核心思想是，给定一个未知样本，通过计算该样本属于每个类别的概率，然后选择概率最大的类别作为预测结果。

贝叶斯定理

贝叶斯定理是朴素贝叶斯算法的理论基础，其公式如下：

$$ P(A|B) = \frac{P(B|A) \cdot P(A)}{P(B)} $$

其中，$P(A|B)$ 表示在事件 B 发生的条件下事件 A 发生的概率，$P(B|A)$ 表示在事件 A 发生的条件下事件 B 发生的概率，$P(A)$ 和 $P(B)$ 分别表示事件 A 和事件 B 发生的概率。

特征条件独立假设

朴素贝叶斯算法假设特征之间相互独立，即每个特征对分类结果的影响是独立的。

朴素贝叶斯算法步骤

  1. 数据预处理：将数据集进行预处理，包括去除停用词、词干提取等。
  2. 计算先验概率：计算每个类别的先验概率 $P(C)$。
  3. 计算条件概率：计算每个特征在各个类别下的条件概率 $P(F_i|C)$。
  4. 分类预测：对于未知样本，计算其在每个类别下的概率，选择概率最大的类别作为预测结果。

应用场景

朴素贝叶斯算法在以下场景中表现出色：

  • 文本分类：如垃圾邮件过滤、情感分析等。
  • 自然语言处理：如命名实体识别、文本摘要等。
  • 生物信息学：如基因功能预测、蛋白质结构预测等。

扩展阅读

更多关于朴素贝叶斯算法的细节，您可以参考以下链接：

Naive Bayes Algorithm