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什么是朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类技术，假设在预测变量之间具有独立性。给定一个水果，如果水果是黄色的，圆形的，直径约30厘米，则可以认为它是橘子。即使对于橘子描述的这些特征彼此依赖或依赖于其他特征的存在，但所有的这些特征都促成了这个水果是橘子的可能性，这就是它被称为“朴素”的原因。朴素贝叶斯模型易于构建，特别适用于非常大的数据集。贝叶斯定理提供了一种从P（c），P（x）和P（x | c）计算后验概率P（c | x）的方法。简单来说，贝叶斯定理是基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率，提供了一种计算后验概率的方法(计算公式如下图所示)。
朴素贝叶斯算法如何工作：让我们用一个例子来理解它。下面有一个关于天气和空气质量的训练数据集（图1），根据天气记录的空气质量的好坏。现在，我们需要根据天气情况对空气质量的好坏进行分类。 第1步：将数据集转换为频率表。 第2步：通过找到阴天概率= 0.28和空气质量好概率为0.64的概率来创建似然表。 第3步：现在，使用朴素贝叶斯方程计算每个类的后验概率。具有最高后验概率的类是预测的结果。 问题：如果天气晴朗，空气质量会是好。这个陈述是正确的吗？我们可以使用上面讨论的后验概率方法来解决它。结论：从下图数据（图2）可以得出，天气晴朗空气质量好具有更高的概率。 NaiveBayes使用类似的方法根据各种属性预测不同类别的概率。该算法主要用于文本分类，并且具有多个类的问题。
朴素贝叶斯的优点和缺点：优点： 1）预测测试数据集很容易也很快，在多类预测中表现良好。 2）算法简单，常用于文本分类。 3）朴素贝叶斯模型有稳定的分类效率。 4）适合增量式训练，尤其是数据量超出内存时，可以一批批的去增量训练。缺点： 1）如果分类变量具有在训练数据集中未观察到的类别，则模型将指定0（零）概率并且将无法进行预测。 2）独立预测因子的假设无法实现，我们几乎不可能得到一组完全独立的预测变量。 3）需要知道先验概率，且先验概率很多时候取决于假设。 4）通过先验和数据来决定后验的概率从而决定分类，所以分类决策存在一定的错误率。 5）对输入数据的表达形式很敏感
朴素贝叶斯算法的应用：-实时预测朴素贝叶斯是一个非常快速的学习分类器，因此，它可以用于实时预测。 -多类预测 可以预测多类目标变量的概率。 -文本分类/垃圾邮件过滤/情感分析 朴素贝叶斯分类器对于多类问题和独立性规则具有更高的成功率，因此，它被广泛用于文本分类、垃圾邮件过滤和情感分析。 -推荐系统 朴素贝叶斯分类器和协同过滤一起构建一个推荐系统，这有助于预测用户是否愿意提供资源。
在Python中使用Naive Bayes构建基本模型：同样，scikit learn（python库）将帮助在这里用Python构建Naive Bayes模型。在scikit学习库下有三种类型的朴素贝叶斯模型：-高斯模型 它用于分类，假设特征属于某个类别的观测值符合高斯分布。在处理连续的特征变量时，采用高斯模型。 -多项式模型 用于离散计数。例如，假设我们有文本分类问题。在这里我们可以考虑更进一步的bernoulli试验，而不是“在文档中出现的单词”，我们“计算文档中出现单词的频率”，你可以将其视为“观察到结果数x_i的次数”超过n次试验“。 -伯努利模型 与多项式模型一样，伯努利模型适用于离散特征的情况，所不同的是，伯努利模型中每个特征的取值只能是1和0(以文本分类为例，某个单词在文档中出现过，则其特征值为1，否则为0). 根据你的数据集，您可以选择上面讨论的任何模型。以下是高斯模型的示例。
以上就是学习朴素贝叶斯的五个简单步骤，现在就开始学习吧！