【NLP入门教程】十七、朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）是一种常用的概率分类算法，尤其在文本分类领域得到广泛应用。它基于贝叶斯定理和特征之间的独立性假设，具有简单、高效和良好的可扩展性。本文将介绍朴素贝叶斯分类器的原理和实现，并提供相应的Python代码。

1. 原理简介

朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理，利用特征的条件概率来进行分类。假设有一个样本x=(x₁, x₂, …, xn)，其中x₁, x₂, …, xn是特征。朴素贝叶斯分类器的核心思想是假设给定类别C的条件下，特征之间是相互独立的。根据贝叶斯定理，我们可以计算后验概率P(C|x)如下：

P(C|x) = P© * P(x|C) / P(x)

其中，P©是类别C的先验概率，P(x|C)是在给定类别C的情况下特征x的条件概率，P(x)是特征x的概率。

由于P(x)在分类过程中是常数，我们可以忽略它，因此朴素贝叶斯分类器的分类决策可以简化为：

C = argmax P© * P(x|C)

2. 朴素贝叶斯分类器的实现

2.1. 数据预处理

在实现朴素贝叶斯分类器之前，我们需要进行数据预处理，将文本数据转换为特征向量表示。常用的文本表示方法包括词袋模型和TF-IDF（词频-逆文档频率）。

词袋模型将文本表示为一个向量，其中每个维度对应一个词汇表中的单词，值表示该单词在文本中出现的次数。TF-IDF则考虑了单词在文本集合中的重要性，通过乘以词频和逆文档频率的乘积得到单词的权重。

2.2. 训练过程

朴素贝叶斯分类器