什么是朴素贝叶斯（Naive Bayes）

朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。其名称中的“朴素”来源于对特征之间独立性的简化假设，即在计算过程中假设各个特征之间相互独立，尽管在实际问题中这种完全独立的情况并不多见。

朴素贝叶斯算法的核心思想是通过贝叶斯公式来计算给定特征下各个类别的概率，并选择概率最大的类别作为预测结果。具体来说，它利用贝叶斯定理来计算后验概率，即在已知某些特征的情况下，某个类别出现的概率。公式如下：

朴素贝叶斯算法的优点包括计算效率高、处理高维数据能力强、小样本学习效果好等。在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域得到了广泛应用。此外，它也适用于处理高维数据和小样本学习问题，因为其计算效率高且能够快速训练。

然而，其缺点是假设特征之间相互独立，在实际应用中这一假设往往不成立，因此在某些情况下可能需要对模型进行改进或使用其他更复杂的算法。