C++朴素贝叶斯分类案例

在C++中，朴素贝叶斯分类算法常用于文本分类问题，例如垃圾邮件识别、情感分析等。由于C++不像Python那样有丰富的机器学习库，所以通常我们会使用第三方库如Dlib、MLPACK或手写实现算法。

一个简单的朴素贝叶斯分类器的C++案例可能会包括以下几个步骤：

1. **数据预处理**：首先读取训练数据集，将文本转换为数值特征向量，比如词袋模型（Bag of Words），统计每个单词在文档中出现的频率。

2. **训练阶段**：计算各个特征（单词）属于每一类的概率，以及整个文档属于某类的先验概率。这里需要用到拉普拉斯平滑（Laplace Smoothing）来避免零概率问题。

double calculate_probability(word count, int class_count) {
    return (count + 1) / (class_count + vocabulary_size);
}

3. **预测阶段**：给定新的文档，计算其属于每类的概率，并选择概率最高的类别作为预测结果。

4. **评估**：用测试数据集验证模型的性能，计算准确率或其他指标。

注意，这只是一个简化的示例，实际应用中还需要考虑更多细节，如特征选择、特征工程、并行化处理等。下面是部分伪代码示意：

// 训练阶段
for (auto& data : training_data) {
    for (auto& word : data.text) {
        // 更新词频
    }
}

// 预测阶段
for (auto& test_data : test_data) {
    vector<double> probabilities;
    for (int i = 0; i < num_classes; ++i) {
        double prob = prior[i];
        for (auto& word : test_data.text) {
            prob *= conditional_prob[word][i];
        }
        probabilities.push_back(prob);
    }
    int predicted_class = argmax(probabilities);
}