朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它假设在给定类标记时属性值之间相互条件独立。分类过程中，首先根据训练实例集估计每个类标记的概率以及给定类标记下每个属性值的概率。然后，对于未知的数据样本，计算其属于每个类的概率，并将其分配给概率最大的类。具体计算时，类的先验概率可以通过计算类中训练样本数与总样本数的比例得到，而属性值给定类标记下的概率则可以通过统计训练样本中相应属性值和类标记同时出现的频率得到。如果属性是连续的，可以将其离散化或假设其服从某一分布（如正态分布）进行处理。最终，未知样本被指派到其属于每个类的概率乘以类的先验概率最大的那个类。需要注意的是，虽然文档详细介绍了朴素贝叶斯分类器，但并未直接提及半朴素贝叶斯分类器。半朴素贝叶斯分类器是在朴素贝叶斯分类器的基础上进行改进，放松了属性值之间相互条件独立的假设