朴素贝叶斯分类是什么?

朴素贝叶斯分类是一种基于概率的分类方法，它通过计算事件发生的可能性来判断类别。该方法假设特征之间相互独立，简化了计算过程。常见应用包括垃圾邮件过滤、文本分类和情感分析。例如，判断一封邮件是否为垃圾邮件时，会根据邮件中的关键词出现频率来计算概率。尽管独立性假设在实际中不一定完全成立，但该方法仍然高效且实用。

朴素贝叶斯的特点

朴素贝叶斯分类的优点是计算速度快，适合处理高维数据。它只需要少量训练样本就能达到不错的效果。缺点是特征独立假设可能导致准确率下降。实际应用中，会结合拉普拉斯平滑技术避免零概率问题。该分类器在医疗诊断、推荐系统等领域也有广泛应用，是一种简单却强大的工具。