Python 多项式朴素贝叶斯

多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的分类算法，适用于文本分类，如评论的情感分析。它假设特征（在这里是词语）之间是独立的，即使在实际情况下可能存在一定的相关性[^1]。

在Python中，使用sklearn库中的`MultinomialNB`实现多项式朴素贝叶斯分类。以下是一个简单的例子：

1. 首先，对文本数据进行预处理，通过`jieba.cut`分词：

   from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
   vectorizer = CountVectorizer(analyzer=get_word)  # 使用定义的切词函数
   X = vectorizer.fit_transform(X)

2. 然后，创建并训练`MultinomialNB`模型：

   from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
   model = MultinomialNB()
   model.fit(X, y)  # y是对应的目标类别

3. 对新的评论进行预测：

   new_comments = ...  # 新的评论数据
   predictions = model.predict(vectorizer.transform(new_comments))

请注意，由于多项式朴素贝叶斯通常用于计数特征（如单词频率），所以它会假设每个特征（词）的概率是独立的，即使在现实中它们可能不是。对于含有连续数值特征的数据，应选择其他类型的朴素贝叶斯，如高斯朴素贝叶斯。