朴素贝叶斯的Python源代码

简介：
本段内容提供了一个用Python编写的实现朴素贝叶斯算法的源代码示例。该代码简洁而直观，旨在教育目的帮助学习者理解其工作原理和应用方式。 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的一种分类方法。在众多的分类模型当中，决策树模型（Decision Tree Model）和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model, NBM）是最为常见的两种。相比于决策树模型，朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier 或 NBC) 建立于古典数学理论之上，并且具有稳定的分类效果以及坚实的数学基础。此外，NBC 模型所需的参数估计数量较少，对缺失数据的敏感度较低并且算法相对简单。理论上讲，与其他分类方法相比，朴素贝叶斯模型拥有最小的误差率。然而，在实际应用中这一结论并不总是成立的，这是因为属性之间的独立性假设在实际情况中往往不被满足，从而影响了 NBC 模型的有效性和准确性。