贝叶斯网络是有向无环图
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朴素贝叶斯的优点与缺点：
优点：
- 容易快速建模，在多分类问题中表现优良；
- 当特征独立时，朴素贝叶斯分类效果好于逻辑回归等其他分类器，且需要的数据量更少；
- 相对连续性的数据，它在离散性的数据表现更好；当数据是连续时，数据的假设前提是正态分布；
缺点: - 如果离散型的数据在测试集中未出现，模型会无法给出预测（0频率）。需要使用平滑方法解决，常用的方法为拉普拉斯平滑；
- 另一方面朴素贝叶斯的预测概率并未能真实反映真正的概率，并不能太当真；
- 另一个限制是朴素贝叶斯是假设特征独立的。在显示生活中，这几乎是不可能的；
以下是提高朴素贝叶斯模型的方法:
- 如果连续型的数据特征不是正态分布，需要先把其转换为正态分布；
- 如果数据出现0概率的，使用拉普拉斯平滑修正；
- 去除相关性的特征，特别是高度相关的特征，因为这些会导致模型过于强调该类特征的重要性；
- 朴素贝叶斯分类只有很少的超参数。
alpha=1用于平滑,fit_prior=[True|False]是否使用先验概率。priors先验概率值。应把重点放在数据清洗和特征选择； - ensembling, bagging和boosting等减少方差的提升方法对朴素贝叶斯没有作用。因为朴素贝叶斯没有方差可以减少；
原文：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/09/naive-bayes-explained/
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