朴素贝叶斯分类特征提取

朴素贝叶斯分类是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它的特点是假设特征之间相互独立。在进行朴素贝叶斯分类时，需要对文本进行特征提取，将文本转化为特征向量。常用的特征提取方法有词袋模型和TF-IDF模型。词袋模型将文本表示为一个词汇表中的词语出现的频率向量，而TF-IDF模型则考虑了词语在整个语料库中的重要性。在进行特征提取后，可以使用朴素贝叶斯分类器对文本进行分类。