🌟 介绍

朴素贝叶斯分类是一种简单但非常有效的分类算法，它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。这篇文章将带你了解它的基本原理，并通过一个简单的Python程序来展示如何实现它。

🔍 原理

朴素贝叶斯分类器假设所有特征之间相互独立，这使得计算变得非常简单。在训练阶段，算法会估计每个类别的概率和每个特征在给定类别下的条件概率。预测时，算法会计算每个类别的后验概率，选择具有最高后验概率的类别作为预测结果。

🛠️ Python 实现

接下来，我们将使用Python来实现一个简单的朴素贝叶斯分类器。首先导入必要的库：

```python

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

```

然后加载数据集并划分训练集和测试集：

```python

data = load_iris()

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2)

```

创建并训练模型：

```python

model = GaussianNB()

model.fit(X_train, y_train)

```

最后评估模型性能：

```python

accuracy = model.score(X_test, y_test)

print(f"模型准确率: {accuracy:.2f}")

```

🎉 结论

通过这个简单的例子，我们可以看到朴素贝叶斯分类器不仅易于理解和实现，而且在许多实际问题中表现出色。希望这篇文章能帮助你更好地理解这一强大的机器学习工具！

机器学习 Python 朴素贝叶斯