朴素贝叶斯分类器的应用

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朴素贝叶斯分类器详细介绍

我们希望得到的是男性还是女性哪类的后验概率大。男性的后验概率通过下面式子来求取
女性的后验概率通过下面式子来求取
证据因子（通常是常数）用来使各类的后验概率之和为 1.
证据因子是一个常数（在正态分布中通常是正数），所以可以忽略。接下来我们来判定这样样本的性别。
,其中，是训练集样本的正态分布参数. 注意，这里的值大于 1 也是允许的 – 这里是概率密度而不是概率，因为身高是一个连续的变量.
可以通过将表示为均值为
处理连续数值问题的另一种常用的技术是通过离散化连续数值的方法。通常，当训练样本数量较少或者是精确的分布已知时，通过概率分布的方法是一种更好的选择。在大量样本的情形下离散化的方法表现更优，因为大量的样本可以学习到数据的分布。由于朴素贝叶斯是一种典型的用到大量样本的方法（越大计算量的模型可以产生越高的分类精确度），所以朴素贝叶斯方法都用到离散化方法，而不是概率分布估计的方法。
（变量的均值和方差）。由于变量独立假设，只需要估计各个变量的方法，而不需要确定整个协方差矩阵。
朴素贝叶斯概率模型[编辑]
理论上，概率模型分类器是一个条件概率模型。
独立的类别变量有若干类别，条件依赖于若干特征变量 , ,..., 。但问题在于如果特征数量较大或者每个特征能取大量值时，基于概率模型列出概率表变得不现实。所以我们修改这个模型使之变得可行。贝叶斯定理有以下式子：
用朴素的语言可以表达为：
实际中，我们只关心分式中的分子部分，因为分母不依赖于而且特征的值是给定的，于是分母可以认为是一个常数。这样分子就等价于联合分布模型。
重复使用链式法则，可将该式写成条件概率的形式，如下所示：
现在“朴素”的条件独立假设开始发挥作用:假设每个特征是条件独立的。这就意味着

朴素贝叶斯例子

朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。

以下是一个简单的例子来说明朴素贝叶斯分类器的工作原理。

假设我们有一个数据集，其中包含两个类别：感冒和过敏，以及两个特征：打喷嚏和职业。

根据先验概率，我们知道感冒的概率为0.5，过敏的概率为0.33。

现在，我们要根据一个人的特征和职业来预测他是否患有感冒或过敏。

首先，我们来看第一个特征“打喷嚏”。

如果一个打喷嚏的人是建筑工人，我们假设“打喷嚏”和“建筑工人”这两个特征是独立的，因此可以使用朴素贝叶斯公式来计算他患感冒的概率。

具体地，我们可以使用以下公式：
P(感冒|打喷嚏x建筑工人) = P(打喷嚏|感冒) x P(建筑工人|感冒) x P(感冒) / P(打喷嚏x建筑工人)
根据已知条件，我们可以将上述公式中的各个概率值代入计算，得到该建筑工人患感冒的概率为0.66。

同样地，我们可以使用朴素贝叶斯公式来计算该建筑工人患过敏的概率，具体公式为：
P(过敏|打喷嚏x建筑工人) = P(打喷嚏|过敏) x P(建筑工人|过敏) x P(过敏) / P(打喷嚏x建筑工人)
代入已知条件计算后，得到该建筑工人患过敏的概率为0.34。

因此，根据朴素贝叶斯分类器的判断，该建筑工人更有可能患有感冒。

以上就是一个简单的朴素贝叶斯分类器的例子。

需要注意的是，在实际应用中，数据集通常包含更多的特征和类别，计算也会更加复杂。

朴素贝叶斯应用场景

朴素贝叶斯应用场景朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。

尽管该算法在假设独立性的前提下存在一定的局限性，但由于其简单高效的特点，朴素贝叶斯算法在实际应用中具有广泛的应用场景。

一、文本分类朴素贝叶斯算法在文本分类中得到了广泛的应用。

对于给定的文本，朴素贝叶斯算法可以根据文本中出现的关键词来判断该文本属于哪个类别。

例如，可以利用朴素贝叶斯算法对新闻进行分类，将新闻自动归类为体育、政治、经济等不同的类别，以方便用户浏览和检索。

二、垃圾邮件过滤朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中也有着广泛的应用。

通过对已知的垃圾邮件和非垃圾邮件进行学习，朴素贝叶斯算法可以根据邮件中的关键词来判断该邮件是否为垃圾邮件。

该算法可以高效地过滤掉大量的垃圾邮件，提高用户使用邮箱的效率。

三、情感分析朴素贝叶斯算法在情感分析中也有着重要的应用。

通过对已知的情感标注数据进行学习，朴素贝叶斯算法可以根据文本中的词汇和语义来判断该文本的情感倾向，如正面、负面或中性。

情感分析在社交媒体、产品评论等领域中具有重要的应用价值，帮助企业了解用户对其产品或服务的评价。

四、推荐系统朴素贝叶斯算法在推荐系统中也有一定的应用。

通过对用户历史行为进行学习，朴素贝叶斯算法可以根据用户的偏好和行为特征来预测用户对某个项目的兴趣程度，从而向用户推荐个性化的内容。

推荐系统在电商平台、视频网站等领域中起到了重要的作用，提高了用户的满意度和平台的盈利能力。

五、疾病诊断朴素贝叶斯算法在疾病诊断中也有一定的应用。

通过对已知病例的学习，朴素贝叶斯算法可以根据病人的症状和体征来判断其是否患有某种疾病。

该算法可以辅助医生进行疾病的早期筛查和诊断，提高疾病的检测率和诊断准确性。

六、金融风控朴素贝叶斯算法在金融风控领域也有一定的应用。

通过对历史数据进行学习，朴素贝叶斯算法可以根据客户的个人信息和行为特征来评估其信用风险，从而帮助金融机构进行风险控制和信贷决策。

粗糙集理论与朴素贝叶斯分类器的比较与融合

粗糙集理论与朴素贝叶斯分类器的比较与融合引言：在机器学习和数据挖掘领域，分类器是一种常用的工具，用于将数据集中的实例分配到不同的类别中。

粗糙集理论和朴素贝叶斯分类器是两种常见的分类方法，本文将对它们进行比较与融合，探讨它们的优势和适用场景。

一、粗糙集理论粗糙集理论是由波兰学者Pawlak于1982年提出的一种基于粗糙度的不确定性处理方法。

该理论将数据集分为决策属性和条件属性，通过计算属性间的粗糙度来实现分类。

粗糙集理论的优势在于能够处理不完整和不确定的数据，具有较强的鲁棒性。

二、朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类方法。

该分类器通过计算给定特征条件下各类别的后验概率来进行分类。

朴素贝叶斯分类器的优势在于简单快速，对于大规模数据集具有较好的性能。

三、比较与融合粗糙集理论和朴素贝叶斯分类器在分类问题上有着不同的特点和适用场景。

粗糙集理论适用于处理不完整和不确定的数据，能够在数据缺失或噪声较多的情况下仍然有效。

而朴素贝叶斯分类器适用于处理大规模数据集，具有较好的性能和计算效率。

在实际应用中，可以将粗糙集理论和朴素贝叶斯分类器进行融合，充分利用它们各自的优势。

首先，可以使用粗糙集理论对数据进行预处理，处理不完整和不确定的数据，将其转化为可用的形式。

然后，将处理后的数据输入到朴素贝叶斯分类器中进行分类。

这样可以充分利用粗糙集理论的鲁棒性和朴素贝叶斯分类器的性能。

融合粗糙集理论和朴素贝叶斯分类器的方法有多种，可以根据具体问题选择合适的方法。

一种常见的方法是将粗糙集理论和朴素贝叶斯分类器作为两个独立的模块，分别进行数据预处理和分类，最后将它们的结果进行融合。

另一种方法是将粗糙集理论的粗糙度作为朴素贝叶斯分类器的先验概率，通过联合计算得到更准确的分类结果。

融合粗糙集理论和朴素贝叶斯分类器可以提高分类的准确性和鲁棒性，适用于处理复杂的实际问题。

在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的方法和参数，进行优化和调整。

朴素贝叶斯模型的类别

朴素贝叶斯模型的类别全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：朴素贝叶斯模型的分类主要分为三类：高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。

接下来分别介绍这三种不同类型的朴素贝叶斯模型及其应用场景。

一、高斯朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯模型假设特征的分布服从高斯分布，即特征的概率密度函数为高斯分布。

这种模型适用于连续型特征，例如数值型数据。

在实际应用中，高斯朴素贝叶斯模型通常用于处理连续型数据的分类问题，如人脸识别、手写数字识别等。

二、多项式朴素贝叶斯多项式朴素贝叶斯模型假设特征的分布服从多项式分布，即特征是离散型的且取值范围有限。

这种模型适用于文本分类等问题，其中特征通常是单词或短语的出现次数或权重。

在实际应用中，多项式朴素贝叶斯模型常用于文本分类、垃圾邮件过滤等问题。

朴素贝叶斯模型是一种简单且高效的分类算法，具有快速的训练速度和较好的分类性能。

不同类型的朴素贝叶斯模型适用于不同类型的特征分布和问题类型，可以根据具体情况选择合适的模型来解决分类问题。

在实际应用中，朴素贝叶斯模型被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域，并取得了不错的效果。

第二篇示例：朴素贝叶斯是一种被广泛使用的机器学习分类算法，其原理简单但却非常有效。

它的原理基于贝叶斯定理，通过对已知数据集的特征进行概率推断来对未知数据进行分类。

朴素贝叶斯模型最初是由英国数学家托马斯·贝叶斯提出的，它的核心思想是基于特征之间的独立性假设。

朴素贝叶斯模型的类别主要可以分为三种：高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。

1. 高斯朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯是一种适用于连续型数据的分类算法。

在高斯朴素贝叶斯中，假设特征的概率符合高斯分布，通过计算每个特征在每个类别下的概率密度函数来进行分类。

因为高斯分布在实际数据中很常见，因此高斯朴素贝叶斯在实际应用中有着广泛的应用。

伯努利朴素贝叶斯也适用于离散型数据的分类问题，但与多项式朴素贝叶斯不同的是，伯努利朴素贝叶斯适用于二值型数据，即特征只有两种取值。

朴素贝叶文本分类

朴素贝叶文本分类朴素贝叶斯文本分类是一种常用的机器学习算法，它在文本分类任务中表现出色。

本文将介绍朴素贝叶斯文本分类的原理、应用场景以及优缺点。

一、朴素贝叶斯文本分类的原理朴素贝叶斯是一种基于概率的分类算法，其核心思想是利用贝叶斯定理计算给定特征的条件下目标变量的概率。

在文本分类中，我们将文本看作是一组特征的集合，通过计算每个特征对于目标分类的概率，可以得到最终的分类结果。

朴素贝叶斯分类器假设每个特征之间是相互独立的，这种假设在实际应用中可能并不成立，但在很多情况下，朴素贝叶斯仍然能够取得较好的分类效果。

具体而言，朴素贝叶斯分类器计算每个特征在每个分类下的概率，并将所有特征的概率相乘得到最终的分类概率，然后选择概率最大的分类作为预测结果。

二、朴素贝叶斯文本分类的应用场景朴素贝叶斯文本分类广泛应用于自然语言处理领域，特别是文本分类任务。

具体的应用场景包括但不限于以下几个方面：1. 垃圾邮件过滤：通过训练一个朴素贝叶斯分类器，可以将垃圾邮件和正常邮件进行有效区分，提高用户的邮件过滤体验。

2. 情感分析：朴素贝叶斯分类器可以用于对文本进行情感分类，判断文本是正面情感、负面情感还是中性情感，对于舆情监控等应用具有重要意义。

3. 文本主题分类：通过对文本进行分类，可以将不同主题的文本进行自动化归类，帮助用户快速找到感兴趣的信息。

4. 信息抽取：朴素贝叶斯分类器可以用于从大量文本中抽取特定信息，如从新闻报道中提取关键人物、地点等信息。

三、朴素贝叶斯文本分类的优缺点朴素贝叶斯文本分类具有以下优点：1. 算法简单、易于实现：朴素贝叶斯算法基于概率计算，理论基础清晰，算法实现相对简单，适合处理大规模的文本分类任务。

2. 分类性能稳定：尽管朴素贝叶斯分类器假设特征之间相互独立，但在实际应用中，它仍然能够处理很多实际问题，并且具有较好的分类性能。

3. 对缺失数据不敏感：朴素贝叶斯算法对于缺失数据具有较好的鲁棒性，即使在存在缺失数据的情况下，仍然能够进行有效的分类。

朴素贝叶斯算法用来解决什么问题的方法

朴素贝叶斯算法是一种基于概率和统计的分类算法，它是机器学习领域中常用的分类算法之一。

朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，通过对特征之间的条件独立性假设，利用已知的类别和特征之间的概率关系来进行分类。

在实际应用中，朴素贝叶斯算法能够解决许多问题，本文将从以下几个方面介绍朴素贝叶斯算法的应用和解决的问题。

一、文本分类朴素贝叶斯算法在文本分类领域有着广泛的应用。

在文本分类中，我们需要将文本数据划分到不同的类别中，比如将文章归为新闻、体育、娱乐等分类。

朴素贝叶斯算法能够通过对文本特征进行概率估计来实现文本分类，比如根据文本中出现的关键词来判断文章所属的类别。

这种方法在垃圾邮件过滤、情感分析等领域有着广泛的应用。

二、实时推荐系统在实时推荐系统中，朴素贝叶斯算法也能够发挥重要作用。

通过对用户行为数据的统计和分析，我们可以利用朴素贝叶斯算法来预测用户的兴趣和需求，从而实现个性化推荐。

比如根据用户的浏览历史和点击行为来推荐相关的商品或文章，这就需要我们利用朴素贝叶斯算法对用户的兴趣进行建模和预测。

三、垃圾邮件过滤垃圾邮件过滤是朴素贝叶斯算法的另一个常见应用场景。

在垃圾邮件过滤中，我们需要对收到的邮件进行分类，将正常邮件和垃圾邮件区分开来。

朴素贝叶斯算法通过对不同特征的概率进行估计，比如邮件中的关键词出现概率，来判断邮件的类别。

这种方法在实际应用中已经被广泛采用，有效地提高了邮件处理的效率。

四、医疗诊断朴素贝叶斯算法还可以用于医疗诊断领域。

通过对患者的病历和症状数据进行分析，我们可以利用朴素贝叶斯算法来判断患者所患疾病的可能性。

比如根据症状的出现概率来判断患者是否患有某种疾病，或者预测患者的疾病类型。

这种方法可以帮助医生进行诊断和治疗决策，提高医疗服务的水平和效率。

五、其他领域除了上述几个常见领域外，朴素贝叶斯算法还可以在许多其他领域发挥作用。

比如在网络安全领域，可以利用朴素贝叶斯算法对网络流量进行分析和异常检测；在金融领域，可以利用朴素贝叶斯算法对风险进行评估和预测。

使用朴素贝叶斯对垃圾邮件分类实验原理

文章标题：深入探究朴素贝叶斯算法：垃圾邮件分类实验原理解析在信息爆炸的时代，电流信箱已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。

然而，随之而来的垃圾邮件问题也一直困扰着人们。

为了解决这一问题，朴素贝叶斯算法被广泛应用于垃圾邮件分类实验中。

本文将深入探讨朴素贝叶斯算法在垃圾邮件分类实验中的原理和应用。

一、朴素贝叶斯算法简介朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。

它被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。

朴素贝叶斯算法的核心思想是基于训练样本对文本进行建模，并根据文本中不同特征的出现概率来进行分类。

二、垃圾邮件分类实验原理解析1. 数据预处理：需要对收集到的邮件数据进行预处理，包括去除邮件中的特殊符号、停用词等。

2. 特征提取：接下来，需要从处理后的邮件数据中提取特征，常用的特征包括词袋模型和TF-IDF模型。

3. 训练模型：使用朴素贝叶斯算法对提取到的特征进行训练，得到垃圾邮件和正常邮件的概率分布。

4. 分类预测：根据训练好的模型，对未知的邮件进行分类预测，判断其是否为垃圾邮件。

三、朴素贝叶斯算法的优势和局限性1. 优势：朴素贝叶斯算法简单高效，对小规模数据表现良好，且易于实现和扩展。

2. 局限性：朴素贝叶斯算法忽略了特征之间的关联性，且对输入数据的分布假设较强。

四、个人观点和理解朴素贝叶斯算法作为一种经典的分类算法，在垃圾邮件分类实验中表现出了较好的效果。

然而，其在处理复杂语境和大规模数据时存在一定局限性。

我认为，在实际应用中，可以结合其他算法和技术，进一步提升垃圾邮件分类的准确率和效率。

总结回顾：通过本文的深入探讨，我们对朴素贝叶斯算法在垃圾邮件分类实验中的原理和应用有了全面、深刻和灵活的理解。

朴素贝叶斯算法的优势和局限性也使我们对其进行了全面的评估。

在未来的研究和实践中，我将继续深入研究和探索其他分类算法，以期进一步提升垃圾邮件分类的效果。

五、垃圾邮件分类实验中的技术挑战和解决办法在垃圾邮件分类实验中，我们面临着一些技术挑战。

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朴素贝叶斯分类器的应用作者：阮一峰日期： 2013年12月16日生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人分类等等。

一、病人分类的例子让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。

某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。

症状职业疾病打喷嚏护士感冒打喷嚏农夫过敏头痛建筑工人脑震荡头痛建筑工人感冒打喷嚏教师感冒头痛教师脑震荡现在又来了第七个病人，是一个打喷嚏的建筑工人。

P(感冒|打喷嚏x建筑工人)= 0.66 x 0.33 x 0.5 / 0.5 x 0.33= 0.66因此，这个打喷嚏的建筑工人，有66%的概率是得了感冒。

同理，可以计算这个病人患上过敏或脑震荡的概率。

比较这几个概率，就可以知道他最可能得什么病。

这就是贝叶斯分类器的基本方法：在统计资料的基础上，依据某些特征，计算各个类别的概率，从而实现分类。

二、朴素贝叶斯分类器的公式假设某个体有n项特征（Feature），分别为F1、F2、...、F n。

现有m个类别（Category），分别为C1、C2、...、C m。

贝叶斯分类器就是计算出概率最大的那个分类，也就是求下面这个算式的最大值：P(C|F1F2...Fn)= P(F1F2...Fn|C)P(C) / P(F1F2...Fn)由于P(F1F2...Fn) 对于所有的类别都是相同的，可以省略，问题就变成了求P(F1F2...Fn|C)P(C)的最大值。

朴素贝叶斯分类器则是更进一步，假设所有特征都彼此独立，因此P(F1F2...Fn|C)P(C)= P(F1|C)P(F2|C) ... P(Fn|C)P(C)上式等号右边的每一项，都可以从统计资料中得到，由此就可以计算出每个类别对应的概率，从而找出最大概率的那个类。

虽然"所有特征彼此独立"这个假设，在现实中不太可能成立，但是它可以大大简化计算，而且有研究表明对分类结果的准确性影响不大。

下面再通过两个例子，来看如何使用朴素贝叶斯分类器。

三、账号分类的例子根据某社区网站的抽样统计，该站10000个账号中有89%为真实账号（设为C0），11%为虚假账号（设为C1）。

C0 = 0.89C1 = 0.11接下来，就要用统计资料判断一个账号的真实性。

假定某一个账号有以下三个特征：F1: 日志数量/注册天数F2: 好友数量/注册天数F3: 是否使用真实头像（真实头像为1，非真实头像为0）F1 = 0.1F2 = 0.2F3 = 0请问该账号是真实账号还是虚假账号？方法是使用朴素贝叶斯分类器，计算下面这个计算式的值。

P(F1|C)P(F2|C)P(F3|C)P(C)虽然上面这些值可以从统计资料得到，但是这里有一个问题：F1和F2是连续变量，不适宜按照某个特定值计算概率。

一个技巧是将连续值变为离散值，计算区间的概率。

比如将F1分解成[0, 0.05]、(0.05, 0.2)、[0.2, +∞]三个区间，然后计算每个区间的概率。

在我们这个例子中，F1等于0.1，落在第二个区间，所以计算的时候，就使用第二个区间的发生概率。

根据统计资料，可得：P(F1|C0) = 0.5, P(F1|C1) = 0.1P(F2|C0) = 0.7, P(F2|C1) = 0.2P(F3|C0) = 0.2, P(F3|C1) = 0.9因此，P(F1|C0) P(F2|C0) P(F3|C0) P(C0)= 0.5 x 0.7 x 0.2 x 0.89= 0.0623P(F1|C1) P(F2|C1) P(F3|C1) P(C1)= 0.1 x 0.2 x 0.9 x 0.11= 0.00198可以看到，虽然这个用户没有使用真实头像，但是他是真实账号的概率，比虚假账号高出30多倍，因此判断这个账号为真。

四、性别分类的例子下面是一组人类身体特征的统计资料。

性别身高（英尺）体重（磅）脚掌（英寸）男 6 18012男 5.9219011男 5.5817012男 5.9216510女 5 100 6女 5.5 1508女 5.421307女 5.751509已知某人身高6英尺、体重130磅，脚掌8英寸，请问该人是男是女？根据朴素贝叶斯分类器，计算下面这个式子的值。

P(身高|性别) x P(体重|性别) x P(脚掌|性别) x P(性别)这里的困难在于，由于身高、体重、脚掌都是连续变量，不能采用离散变量的方法计算概率。

而且由于样本太少，所以也无法分成区间计算。

怎么办？这时，可以假设男性和女性的身高、体重、脚掌都是正态分布，通过样本计算出均值和方差，也就是得到正态分布的密度函数。

有了密度函数，就可以把值代入，算出某一点的密度函数的值。

比如，男性的身高是均值5.855、方差0.035的正态分布。

所以，男性的身高为6英尺的概率的相对值等于1.5789（大于1并没有关系，因为这里是密度函数的值，只用来反映各个值的相对可能性）。

“所以，男性的身高为6英尺的概率等于1.5789（大于1并没有关系，因为这里是密度函数的值）”——我理解是不是因为最终只是比较相对大小，做一个判定，所以直接采用密度函数的值作为概率值？因为理论上连续变量取某一个具体值的概率都是无穷小。

有了这些数据以后，就可以计算性别的分类了。

（完）朴素贝叶斯编辑本词条缺少名片图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来编辑吧！最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。

中文名朴素贝叶斯外文名Naive Bayesian Model简称NBM属于广泛的分类模型之一1定义2详细内容3应用4模型1定义编辑学过概率的同学一定都知道贝叶斯定理：这个在250多年前发明的算法，在信息领域内有着无与伦比的地位。

贝叶斯分类是一系列分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。

朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian) 是其中应用最为广泛的分类算法之一。

朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。

通过以上定理和“朴素”的假定，我们知道：P( Category | Document) = P ( Document | Category ) * P( Category) / P(Document)[1]2详细内容编辑分类是将一个未知样本分到几个预先已知类的过程。

数据分类问题的解决是一个两步过程：第一步,建立一个模型，描述预先的数据集或概念集。

通过分析由属性描述的样本（或实例，对象等）来构造模型。

假定每一个样本都有一个预先定义的类，由一个被称为类标签的属性确定。

为建立模型而被分析的数据元组形成训练数据集，该步也称作有指导的学习。

在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。

决策树模型通过构造树来解决分类问题。

首先利用训练数据集来构造一棵决策树，一旦树建立起来，它就可为未知样本产生一个分类。

在分类问题中使用决策树模型有很多的优点，决策树便于使用，而且高效；根据决策树可以很容易地构造出规则，而规则通常易于解释和理解；决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小；决策树模型的另外一大优点就是可以对有许多属性的数据集构造决策树。

决策树模型也有一些缺点，比如处理缺失数据时的困难，过度拟合问题的出现，以及忽略数据集中属性之间的相关性等。

3应用编辑和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,或NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。

同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。

理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。

但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。

解决这个问题的方法一般是建立一个属性模型,对于不相互独立的属性,把他们单独处理。

例如中文文本分类识别的时候，我们可以建立一个字典来处理一些词组。

如果发现特定的问题中存在特殊的模式属性，那么就单独处理。

这样做也符合贝叶斯概率原理，因为我们把一个词组看作一个单独的模式，例如英文文本处理一些长度不等的单词，也都作为单独独立的模式进行处理，这是自然语言与其他分类识别问题的不同点。

实际计算先验概率时候，因为这些模式都是作为概率被程序计算，而不是自然语言被人来理解，所以结果是一样的。

在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。

但这点有待验证，因为具体的问题不同，算法得出的结果不同，同一个算法对于同一个问题，只要模式发生变化，也存在不同的识别性能。

这点在很多国外论文中已经得到公认，在机器学习一书中也提到过算法对于属性的识别情况决定于很多因素，例如训练样本和测试样本的比例影响算法的性能。

决策树对于文本分类识别，要看具体情况。

在属性相关性较小时，NBC模型的性能稍微良好。

属性相关性较小的时候，其他的算法性能也很好，这是由于信息熵理论决定的。

4模型编辑朴素贝叶斯模型：----Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an)Vj属于V集合其中Vmap是给定一个example,得到的最可能的目标值.其中a1...an是这个example里面的属性.这里面,Vmap目标值,就是后面计算得出的概率最大的一个.所以用max 来表示----贝叶斯公式应用到P( Vj | a1,a2...an)中.可得到Vmap= arg max P(a1,a2...an | Vj ) P( Vj ) / P (a1,a2...an)又因为朴素贝叶斯分类器默认a1...an他们互相独立的.所以P(a1,a2...an)对于结果没有用处. [因为所有的概率都要除同一个东西之后再比较大小,最后结果也似乎影响不大]可得到Vmap= arg max P(a1,a2...an | Vj ) P( Vj )然后"朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。