第1个回答 2024-08-11
朴素贝叶斯，作为统计分类的基石，利用贝叶斯定理进行简单而常见的分类。它的核心原理是通过先验概率和后验概率计算，以特征的独立性假设简化条件概率，选择概率最高的类别作为预测结果。
“朴素”一词源于算法对特征独立性的假设，虽然这简化了模型，但可能牺牲一些准确性。各类型的朴素贝叶斯算法，如GaussianNB（适用于连续值，对少数类识别能力有限）、BernoulliNB（二值特征，适合短文档分类）和MultinomialNB（多元离散值，捕捉少数类能力差）等，都是基于不同的分布假设进行概率计算。
ComplementNB和CategoricalNB针对特定问题进行改进，如补集朴素贝叶斯解决样本不平衡问题，类朴素贝叶斯适用于离散变量。半朴素贝叶斯则是对原始朴素贝叶斯的扩展，如独依赖估计（ODE）包括SPODE、AODE和TAN等，通过不同的依赖模型处理特征间的复杂关系。
总的来说，朴素贝叶斯算法因其简单性和适用性广泛，是数据分类任务中的常用工具，但需注意其假设的局限性可能影响实际效果。