实现朴素贝叶斯算法

实现朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法是一种基于概率的分类算法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。本文将详细介绍如何使用Python实现朴素贝叶斯算法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库和模块。在Python中，可以使用numpy库进行数值计算，使用collections库中的defaultdict类来方便地创建字典。

import numpy as np
from collections import defaultdict

接下来，我们定义一个NaiveBayes类来实现朴素贝叶斯算法。该类包含以下几个方法：

1. __init__(): 初始化朴素贝叶斯分类器，设置类别和特征的计数器。
2. train(): 训练朴素贝叶斯分类器，计算类别和特征的概率。
3. predict(): 对新样本进行分类预测。
4. calculate_class_prob(): 计算类别的概率。
5. calculate_feature_pro