朴素贝叶斯分类器实验

朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。在实验中，我们通常使用训练数据集进行模型训练，然后使用测试数据集对模型进行评估。具体步骤如下：
1. 数据预处理：对原始数据进行处理，包括去除噪声、缺失值处理、特征选择等。
2. 数据划分：将原始数据集划分为训练集和测试集。
3. 特征提取：从训练集中提取特征，并计算各特征对应的条件概率。
4. 模型训练：使用训练集计算各类别的先验概率，并根据贝叶斯公式计算后验概率。
5. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，包括计算准确率、召回率、F1值等。