📚朴素贝叶斯算法的Python实现 📊
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2025-03-15 00:47:58
摘要 朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种简单却强大的机器学习算法，常用于分类任务。它基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立。虽然这个假设并不...
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种简单却强大的机器学习算法，常用于分类任务。它基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立。虽然这个假设并不总是成立，但它在实际应用中表现依然出色，尤其是在文本分类和垃圾邮件过滤等领域。
💡 实现朴素贝叶斯算法的关键在于计算条件概率和先验概率。Python中的`sklearn`库提供了现成的工具，简化了这一过程。通过`GaussianNB`或`MultinomialNB`类，我们可以快速构建模型并进行预测。例如，在处理垃圾邮件数据集时，只需几行代码即可完成模型训练与测试，堪称高效！
💪 示例代码如下：
```python
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
假设X为特征矩阵，y为标签向量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)
print("准确率：", model.score(X_test, y_test))
```
🚀 朴素贝叶斯不仅易于实现，还具有较强的鲁棒性。如果你对机器学习感兴趣，不妨动手试试吧！✨
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