朴素贝叶斯分类算法的优缺点-数据挖掘原理与实践第四章ppt_朴素 😊
发布时间：2025-03-07 18:47:04来源：
🌈在数据科学领域中，朴素贝叶斯分类算法是一种简单但强大的工具。它基于贝叶斯定理，并假设特征之间相互独立，这种假设虽然在实际应用中很少成立，但它仍然能够提供良好的预测效果。下面我们来详细了解一下朴素贝叶斯分类算法的优点和缺点吧！🔍
🌟优点：
1️⃣ 计算效率高：由于其简单的数学模型，朴素贝叶斯分类器可以在极短的时间内完成训练。
2️⃣ 需要的数据量少：与其他复杂的机器学习模型相比，朴素贝叶斯分类器不需要大量的训练数据即可获得较好的性能。
3️⃣ 适用于多分类任务：可以轻松地扩展到多个类别，适用于多种应用场景。
🚨缺点：
1️⃣ 独立性假设：朴素贝叶斯分类器假设所有特征之间是独立的，这在现实世界中的数据往往难以满足。
2️⃣ 对零概率问题敏感：如果某个类别的某个特征从未出现过，则该特征的概率将被计算为0，导致整个预测结果偏斜。
3️⃣ 难以处理缺失值：对于缺失数据的处理能力较弱，需要额外的预处理步骤。
📚在数据挖掘原理与实践中，我们通过第四章的ppt学习了这些内容，希望对你有所帮助！💡
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