朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用

朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法，广泛应用于文本分类任务中。它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率，预测新文本属于哪个类别。尽管其假设条件较为简单（假设特征之间相互独立），但朴素贝叶斯在许多实际应用中仍表现出色，特别是在处理文本分类任务时。

本文将介绍朴素贝叶斯模型的基本原理、在文本分类中的应用以及其优缺点，并通过示例说明其具体实现。

1. 朴素贝叶斯模型的基本原理

朴素贝叶斯模型基于贝叶斯定理，贝叶斯定理的数学公式为：

其中：

• P(C∣X)：给定特征 X 后，文本属于类别 C 的后验概率。
• P(X∣C)：在类别 C 下观察到特征 X 的条件概率（即类别条件下的似然）。
• P(C)：类别 C 的先验概率。
• P(X)：特征 X 的边际概率（常数，可以忽略）。

朴素贝叶斯的“朴素”假设在于，它假设所有特征（在文本分类中通常是单词）是相互独立的，尽管在现实中这些特征往往是相互关联的。基于这一假设，贝叶斯定理可以简化为：