10、朴素贝叶斯与决策树：分类与回归模型解析

朴素贝叶斯与决策树：分类与回归模型解析

朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，它假设特征之间在给定类别变量的条件下是相互独立的。尽管这个假设在现实中很少成立，但朴素贝叶斯在许多实际应用中表现出色，尤其是在数据量较小的情况下。

原理与变体

• 原理 ：朴素贝叶斯通过计算每个类别的后验概率，并选择具有最大概率的类别作为预测结果。具体来说，对于一个给定的特征向量 (x = (x_1, x_2, …, x_n)) 和类别 (y)，朴素贝叶斯计算 (P(y|x))，并选择使 (P(y|x)) 最大的 (y) 作为预测类别。
• 变体 ：朴素贝叶斯有多种变体，主要区别在于对 (P(x_i|y)) 分布的假设不同。常见的变体包括：
• 多项式朴素贝叶斯 ：适用于处理离散特征，如文本分类中的词频特征。
• 高斯朴素贝叶斯 ：适用于连续特征，假设每个特征在每个类别下都服从正态分布。
• 伯努利朴素贝叶斯 ：适用于所有特征都是二元值的情况。

在 scikit-learn 中，可以使用 MultinomialNB 、 GaussianNB 和 BernoulliNB 类来实现这些变体。

假设条件