r语言朴素贝叶斯实例

以下是一个使用R语言实现朴素贝叶斯分类的示例：

# 导入需要的包
library(e1071)

# 创建一个示例数据集
data <- data.frame(
  文本 = c("这是一个垃圾邮件", "这是一个正常邮件", "这是一个垃圾邮件", "这是一个正常邮件"),
  类别 = c("垃圾邮件", "正常邮件", "垃圾邮件", "正常邮件")
)

# 将文本转换为数值特征
data$文本 <- as.factor(data$文本)

# 创建朴素贝叶斯模型
model <- naiveBayes(类别 ~ ., data = data)

# 预测新的文本类别
new_text <- data.frame(文本 = c("这是一个垃圾邮件"))
prediction <- predict(model, newdata = new_text)

# 输出预测结果
print(prediction)

这个示例中，我们首先导入了`e1071`包，该包提供了朴素贝叶斯分类器的实现。然后，我们创建了一个示例数据集，其中包含了一些文本和对应的类别。接下来，我们将文本特征转换为数值特征，并使用`naiveBayes`函数创建了一个朴素贝叶斯模型。最后，我们使用新的文本数据进行预测，并输出预测结果。