朴素贝叶斯分类步骤代码详解

朴素贝叶斯分类是一种基于概率的机器学习方法，它的基本步骤通常是这样的：

1. **数据预处理**：首先需要准备训练数据，包括输入特征（例如词频、像素值等）和对应的目标标签（正类或负类）。数据应被转化为数值型以便于计算机处理。

2. **计算先验概率**：对于每一个类别（如正面评价和负面评价），计算该类别在整体数据集中出现的比例，这称为先验概率（`priors`数组）。

3. **计算条件概率**：对于每一个特征，计算在已知类别的情况下，该特征出现的概率（条件概率）。这通常是基于频率统计，例如，在正面评价中某个词语出现的次数除以正面评价总词数。

# 假设我们有特征矩阵X和目标变量y
for class_index in [0, 1]:  # 对于每种类别
    feature_values = X[y == class_index]  # 获取该类别的特征集合
    # 计算给定类别下每项特征的条件概率
    conditional_probs[class_index] = feature_values.mean(axis=0)  # 平均值就是条件概率

4. **构建模型**：将先验概率和条件概率组合起来，形成贝叶斯公式：`P(C|D) = P(D|C) * P(C) / P(D)`。其中`C`是类别，`D`是数据集，`P(C|D)`就是后验概率。

5. **预测**：对于新的观测数据，利用上述概率计算其最有可能属于哪个类别。

6. **评估**：用交叉验证或测试集检查模型性能，如准确率、精确率、召回率等。

注意，"朴素"是指这个方法假设各个特征之间相互独立，实际应用中这种假设可能并不成立，但在许多场景下，朴素贝叶斯仍然能给出不错的结果。