樸素貝葉斯（Naive Bayes）介紹 1. 基本概念 樸素貝葉斯（Naive Bayes）是一種基於貝葉斯定理的簡單概率分類器，它假設特徵之間相互獨立（條件獨立性假設）。儘管這個假設在實際中往往不成立，但樸素貝葉斯分類器在許多實際應用中仍然表現出色，尤其是在文本分類、垃圾郵件過濾等領域。

2. 貝葉斯定理 貝葉斯定理描述了在已知某些條件下，事件發生的概率。公式如下：

其中：

3. 樸素貝葉斯分類器 樸素貝葉斯分類器通過計算每個類別的後驗概率，並選擇後驗概率最高的類別作為預測結果。具體步驟如下：

4. 常見類型

樸素貝葉斯代碼示例 以下是一個使用 Python 和 scikit-learn 實現的樸素貝葉斯分類器的代碼示例，用於鳶尾花（Iris）數據集的分類任務：

Python

Copy

import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.metrics import accuracy_score

加載鳶尾花數據集

iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target

劃分訓練集和測試集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

創建高斯樸素貝葉斯分類器

gnb = GaussianNB()

訓練模型

gnb.fit(X_train, y_train)

預測測試集

y_pred = gnb.predict(X_test)

計算準確率

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy: {accuracy:.4f}") 代碼説明

樸素貝葉斯在醫學圖像分類中的應用 1. 醫學圖像分類

2. 實際應用案例

總結 樸素貝葉斯分類器是一種簡單而有效的分類方法，特別適用於處理有限樣本和高維特徵的問題。儘管其條件獨立性假設在實際中往往不成立，但在許多實際應用中仍然表現出色。通過上述代碼示例，你可以快速實現一個樸素貝葉斯分類器，並在實際任務中進行應用。