本文主要是介绍Python机器学习分类算法（一）-- 朴素贝叶斯分类（Naive Bayes Classifier），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
简要描述
朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。它之所以被称为“朴素”，是因为它假设输入特征（在特征向量中）是独立的，即一个特征的出现不依赖于其他特征的出现。这个假设在实际应用中通常不成立，但在很多情况下，朴素贝叶斯分类器仍然可以取得很好的效果。
工作原理
贝叶斯定理：
给定一个类别 (y) 和一个特征向量 (x_1, x_2, ..., x_n)，贝叶斯定理表示条件概率 (P(y|x_1, x_2, ..., x_n)) 可以通过以下方式计算：
[ P(y|x_1, x_2, ..., x_n) = \frac{P(y)P(x_1, x_2, ..., x_n|y)}{P(x_1, x_2, ..., x_n)} ]
其中：
- (P(y)) 是类别 (y) 的先验概率。
- (P(x_1, x_2, ..., x_n|y)) 是给定类别 (y) 下特征向量 (x_1, x_2, ..., x_n) 的条件概率。
- (P(x_1, x_2, ..., x_n)) 是特征向量的先验概率，通常被视为常数，因为给定数据集中的样本都已经被观测到。
朴素贝叶斯的假设：
朴素贝叶斯假设特征之间是条件独立的，即：
[ P(x_1, x_2, ..., x_n|y) = P(x_1|y)P(x_2|y) \cdots P(x_n|y) ]
这个假设大大简化了计算，因为我们可以单独计算每个特征的条件概率，而不需要考虑特征之间的组合。
分类：
对于一个新的样本，朴素贝叶斯分类器会计算它属于每个类别的后验概率 (P(y|x_1, x_2, ..., x_n))，然后选择后验概率最大的类别作为预测类别。
使用场景及优缺点
适用情形
- 文本分类，如垃圾邮件过滤、情感分析。
- 适用于特征间相关性较小的情况。
优点
- 所需估计的参数少，只需计算每个特征在每个类别下的概率。
- 对缺失数据不敏感，因为它仅使用出现的特征进行预测。
- 计算速度快，因为假设特征独立，可以简化计算。
缺点
- 假设特征间相互独立，这在现实中往往不成立，可能导致分类效果下降。
- 对于特征间存在较强相关性的数据集，分类效果可能不佳。
代码示例
这里以鸢尾花数据集为例，直接使用Python的scikit-learn库，简单的代码如下，如果要使用此方法，可以自行调整参数：
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris # 加载数据
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建模型
gnb = GaussianNB() # 训练模型
gnb.fit(X_train, y_train) # 预测
y_pred = gnb.predict(X_test)
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