解释# 定义朴素贝叶斯模型

朴素贝叶斯模型（Naive Bayes Model）是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法。在朴素贝叶斯模型中，我们假设所有特征之间是相互独立的，这样可以大大简化模型的计算，并且能够有效地处理高维数据。该模型通过计算给定数据的条件下各个类别的概率来进行分类，具体来说，它将输入数据的特征向量与各个类别的概率进行比较，选择概率最大的类别作为输出结果。朴素贝叶斯模型在文本分类、垃圾邮件识别、情感分析等领域有着广泛的应用。