朴素贝叶斯

 贝叶斯

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的分类算法，通常用于文本分类和模式识别任务。它被称为"朴素"因为它做出了一个朴素的假设，即特征之间是相互独立的，这在实际情况中并不总是成立，但这个假设使得算法计算简单且高效。

特征之间的独立性意味着在贝叶斯公式中，特征之间的条件概率 P(Xi​∣C) 都是相互独立的。这意味着一个特征的出现与其他特征的出现无关，它们之间没有相关性。这个假设是朴素贝叶斯算法的核心，因为它是这一算法之所以称为"朴素"的原因。

如果特征之间确实相互独立，那么朴素贝叶斯是一个合适的算法，并且它的应用通常会表现得很好，尤其是在高维度数据中。然而，在许多实际情况下，特征之间可能存在一定程度的相关性，这时朴素贝叶斯的独立性假设可能不成立。尽管如此，贝叶斯方法仍然可以应用，但需要使用其他变种，如高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯等，以考虑特征之间的相关性。