Python实现朴素贝叶斯分类算法

Python实现朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类算法是一种广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域的机器学习算法。它基于贝叶斯定理和特征独立性假设，可高效地处理大量特征，并且适合于二分类和多分类问题。

下面我们来演示如何使用Python实现朴素贝叶斯分类算法，并对代码进行详细解释。

首先，我们需要导入需要的包：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

接下来，我们需要加载并处理数据集。这里我们选择使用Iris数据集，该数据集包含了三种不同的鸢尾花，每个样本包含四个特征值：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。我们将数据集分成训练集和测试集，其中训练集占总数据集的70%。