Naive Bayes 算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，常用于文本分类、情感分析等领域。它假设特征之间相互独立，因此计算简单，效率高。
Naive Bayes 算法原理
Naive Bayes 算法基于贝叶斯定理，其基本公式如下：
[ P(A|B) = \frac{P(B|A) \cdot P(A)}{P(B)} ]
其中，( P(A|B) ) 表示在已知事件 B 发生的条件下，事件 A 发生的概率。
Naive Bayes 算法步骤
- 数据预处理：将文本数据转换为特征向量，例如使用词袋模型或TF-IDF方法。
- 计算先验概率：计算每个类别的先验概率 ( P(A) )。
- 计算条件概率：计算每个类别下每个特征的条件下概率 ( P(B|A) )。
- 分类决策：根据贝叶斯定理计算每个类别下的后验概率 ( P(A|B) )，选择后验概率最大的类别作为预测结果。
Naive Bayes 算法优势
- 计算简单：Naive Bayes 算法假设特征之间相互独立，因此计算简单，效率高。
- 对噪声数据鲁棒：Naive Bayes 算法对噪声数据具有较强的鲁棒性。
- 可扩展性：Naive Bayes 算法可以处理大规模数据集。
Naive Bayes 算法应用
Naive Bayes 算法在多个领域都有广泛应用，例如：
- 文本分类：例如垃圾邮件检测、情感分析等。
- 自然语言处理：例如命名实体识别、词性标注等。
- 生物信息学：例如基因功能预测、蛋白质结构预测等。
Naive Bayes 算法流程图