朴素贝叶斯分类器
简介
朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯公式的概率分类器，是建立在独立性假设基础上的。
贝叶斯公式可以把求解后验概率的问题转化为求解先验概率的问题，一般情况下后验概率问题 难以求解。例如；一封邮件是垃圾邮件的概率。通过贝叶斯公式可以把这个难解的问题转化为；计算垃圾邮件们各种特征出现的概率以及垃圾邮件出现的概率。因此朴素贝叶斯可以通过对已经掌握的“经验”(数据)的学习来预测一个很有价值的分类结果。
引入独立性假设
分类器最终的输出；选择最大概率的分类作为预测结果。
Python实现
导入所需包
import numpy as np
import pandas as pd
import
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