朴素贝叶斯分类器工作原理

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，尽管这种“朴素”假设在实际情况中可能不成立，但在许多情况下仍能提供良好的预测性能。

工作原理概述如下：

1. **数据建模**：对于每个类别，朴素贝叶斯计算给定特征值的概率分布。这通常通过历史数据（训练集）中的频率估计完成。

2. **朴素假设**：朴素贝叶斯假设各个特征之间相互独立，即给定类别，每个特征的发生互不影响。这简化了计算，使得我们可以分别计算每个特征对类别的贡献。

3. **分类决策**：当我们遇到新的观测值时，根据贝叶斯定理，计算每个类别的后验概率（给定观测值的概率），选择后验概率最高的类别作为预测结果。

4. **条件概率**：对于每个特征，计算其属于某个类别的概率，并乘以其他特征的概率，最后除以所有特征的概率之和，得到最有可能的类别。