Python学习100天（从入门到精通系列文章）
文章目录
- Python学习100天（从入门到精通系列文章）
- 前言
- 一、贝叶斯定理：从航班延误险说起
- 1.1 一个有趣的案例
- 1.2 贝叶斯定理的数学表达
- 二、朴素贝叶斯：核心思想与算法原理
- 2.1 "朴素"从何而来
- 2.2 训练阶段
- 2.3 预测阶段
- 三、实战案例：从零实现朴素贝叶斯分类器
- 3.1 加载鸢尾花数据集
- 3.2 训练函数实现
- 3.3 预测函数实现
- 3.4 使用 scikit-learn 的朴素贝叶斯
- 四、常见错误与避坑指南
- 4.1 错误一：忽略特征独立性假设的局限性
- 4.2 错误二：连续特征未做离散化处理
- 4.3 错误三：零概率问题未处理
- 参考链接
- 总结
前言
在之前的文章中，我们学习了K最近邻、决策树和随机森林等分类算法。今天我们要介绍一种基于概率论的分类方法——朴素贝叶斯算法。贝叶斯分类器以贝叶斯定理为基础，因其逻辑简单、计算高效而广泛应用于文本分类、垃圾邮件检测、情感分析等场景。本文将带你从贝叶斯定理的基本原理出发，逐步深入到朴素贝叶斯的算法实现，并通过鸢尾花数据集的实战案例，帮助你彻底掌握这一经典算法。适合有一定Python基础、正在系统学习机器学习的读者。
一、贝叶斯定理：从航班延误险说起
1.1 一个有趣的案例
在介绍贝叶斯定理之前，我们先讲一个真实的故事：从2015年到2020年期间，某位李姓女士凭借自己对航班是否会延误的分析，购买了大约900次飞机延误险并获得延误赔偿，累计获得理赔金高达300多万元，真可谓"航班延误，发家致富"。
那么，李女士是怎么决定要不要购买延误险的呢？航班延误最主要的原因就是天气（包括起飞地和降落地的天气）、机场（起飞机场和降落机场）和航司。由于李女士有过航空服务类工作的经历，有获得机场和航司相关数据的途径，集齐相关的数据再利用贝叶斯定理，她就可以计算出当前航班延误的概率并决定是否购买延误险。
1.2 贝叶斯定理的数学表达
贝叶斯定理是概率论中的一个重要定理，它描述
