朴素贝叶斯算法注意事项(有待完善)

1.朴素贝叶斯算法的优缺点总结:

优点:

  1. 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有稳定的分类效率
  2. 分类速度快,准确度高
  3. 对缺失数据不太敏感,算法简单,常用于文本分类(如新闻分类,垃圾邮件过滤等)。

缺点:

  1. 由于使用了样本属性独立性的假设,所以如果样本属性有关联时效果不好

 

2.朴素贝叶斯算法的核心是:特征之间相互独立,每个特征的概率单独计算,互不影响。

 

3.朴素贝叶斯的应用领域受限,预测结果主要受样本数据的影响,sklearn中的API基本上没有提供有效的超参数。

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