朴素贝叶斯分类器的工作原理

朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）是一种基于概率统计的简单但强大的机器学习算法。它假设特征之间相互独立，尽管这在现实世界中往往是不成立的，但这种“朴素”假设使得计算变得非常简便。

其工作原理如下：

1. **特征条件独立**：朴素贝叶斯模型认为每个特征对于分类结果的影响是独立的。这简化了我们对数据的理解和处理，无需复杂的模型结构。

2. **训练过程**：在训练阶段，算法会计算每个类别的先验概率（P(Class)），以及给定特征下属于该类别的后验概率（P(Feat|Class)）。这些概率可以通过历史数据中的频率直接计算得出。

3. **预测阶段**：当遇到新的实例时，朴素贝叶斯算法会为每个类别计算条件概率，然后选择具有最高后验概率的类别作为预测结果。公式大致为：P(Class|Feat) = P(Class) * P(Feat|Class)。

4. **应用广泛**：由于计算简单，朴素贝叶斯在文本分类、垃圾邮件检测、情感分析等场景中表现出色，特别是在数据量大、维度高且特征之间关联性弱的情况下。