朴素贝叶斯的定义：
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。
朴素贝叶斯算法的核心思想是利用贝叶斯定理来进行概率推断，并在此基础上进行分类决策。它假设各个特征之间是相互独立的，尽管这个假设在实际应用中往往不成立，但这种简化通常能够带来计算上的便利，并且在实践中表现出不错的性能。
朴素贝叶斯的关键点：
基于贝叶斯定理：朴素贝叶斯算法使用贝叶斯定理来计算后验概率，即在给定特征的条件下，求某个类别的概率。
特征独立性假设：这种方法假设所有输入特征之间相互独立，这就是“朴素”一词的由来。在实际问题中，特征之间很难完全独立，但即使在这种简化的假设下，朴素贝叶斯仍然能够提供合理的分类效果。
适用于大规模数据集：由于其简单性和高效性，朴素贝叶斯算法特别适合处理大规模的数据集。在数据量较大时，算法可以产生较高的分类精确度。
监督学习的生成模型：朴素贝叶斯属于监督学习中的生成模型，这意味着它不仅能够预测标签，还能估计数据的分布。
不适用于特征有关联的场景
朴素贝叶斯分类方法的优缺点：
优点：
容易实现；
对小规模的数据表现好；
对缺失数据不服务器托管网太敏感。
缺点：
算法成立的前提是假设各属性之间互相独立。当数据集满足这种独立性假设时，分类准确度较高。而实际领域中，数据集可能并不完全满足独立性假设。
需要计算先验概率。
朴素贝叶斯的特点：
朴素贝叶斯是一种高偏差低方差的算法。而如果训练集很小，高偏差/低方差的分类器（如朴素贝叶斯）比低偏差/高方差的分类器更有优势，因为后者容易过拟合。
但是随着训练集的增大，高偏差的分类器并不能训练处准确的模型，所以低偏差/高方差的分类器会胜出。
代码实现：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB,BernoulliNB,MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
# GaussianNB 处理特征列中大多数是连续型
# BernoulliNB 特征列是二分类的
# MultinomialNB 特征列是多分类的
iris =load_iris()
X = iris['data']
y = iris['target']
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)
gnb = GaussianNB()
gnb.fit(X_train,y_train)
print(gnb.score(X_test,y_test))
bnb = BernoulliNB()
bnb.fit(X_train,y_train)
print(bnb.score(X_test,y_test))
mnb = MultinomialNB()
mnb.fit(X_train,y_train)
print(mnb.score(X_test,y_test))
# 0.9777777777777777
# 0.28888888888888886
# 0.9555555555555556
# Multino服务器托管网mialNB比较适用于大多数，但是具体问题仍需分析 服务器托管，北京服务器托管，服务器租用 http://www.fwqtg.net
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