朴素贝叶斯分类原理

为什么叫朴素贝叶斯分类呢？

1.它用到了贝叶斯定理

2.这种方法的思想真的很朴素🐒

对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。你在街上看到一个黑人，你很可能会猜非洲。因为黑人中非洲人的比率最高，当然也不一定对。但在没有其它可用信息下，我们会选择条件概率最大的类别，这就是朴素贝叶斯的思想基础。

举个栗子🌰：

用cu，fe，ca三种元素的含量判断某人是否患病。

可以先统计1000人的患病情况，并测出他们的三种元素含量。

若其中400人患病，那p（患病）＝0.4，p（健康）＝0.6

患病的400人中:

p（cu>0.1）=0.8, p（cu<0.1）=0.2,

p（fe>0.1）=0.7,  p（fe<0.1）=0.3,

p（ca>0.1）=0.6, p（ca>0.1）=0.4,

健康的600人中：

p（cu>0.1）=0.3, p（cu<0.1）=0.7,

p（fe>0.1）=0.2,  p（fe<0.1）=0.8,

p（ca>0.1）=0.1, p（ca<0.1）=0.9,

那么我们就可以计算其他人的患病概率了：

加入一个人cu，fe，ca三种元素含量分别为0.12，0.8，0.7

那他的p（患病）＝0.4＊0.8＊0.3*0.4=0.0384

p（健康）＝0.6*0.3*0.8*0.9=0.1296

可以看出，他的p（健康）明显大于p（患病），所以很可能是健康的