贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法,朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单的一种。其分类原理就是利
用贝叶斯公式根据某特征的先验概率计算出其后验概率,然后选择具有最大后验概率的类作为该特征所属的类。之所以称之为”朴素”,是因为贝叶斯分类只做最原始、最简单的假设:所有的特征之间是统计独立的。
朴素贝叶斯法(Naive Bayes model)是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。
最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM)。和决策树模型相比,朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier 或 NBC)发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。同时,NBC模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单。理论上,NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此,这是因为NBC模型假设属性之间相互独立,这个假设在实际应用中往往是不成立的,这给NBC模型的正确分类带来了一定影响
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