特征之间非独立的有监督朴素贝叶斯分类算法

资 源 简 介

特征之间非独立的有监督朴素贝叶斯分类算法

详 情 说 明

传统的朴素贝叶斯分类器基于特征条件独立性假设，这在现实中往往不成立。针对特征之间存在依赖关系的情况，改进后的有监督朴素贝叶斯算法通过更精细的参数估计方法来处理特征间的相关性。

算法首先需要接收带标签的训练数据集，其中每个样本包含多个可能相互依赖的特征。参数估计阶段不再简单计算各特征的独立条件概率，而是需要建立特征间的依赖关系模型。常见做法包括采用贝叶斯网络结构学习特征间的依赖关系，或使用半朴素的TAN（Tree Augmented Naive Bayes）等改进模型。

对于连续型特征，算法会估计其联合概率分布而非边际分布；对于离散特征，则计算条件概率表。在分类阶段，测试样本会基于训练得到的依赖关系和参数估计结果，计算各类别的后验概率。最终选择具有最大后验概率的类别作为预测结果。

分类准确率的评估通过比较测试集上的预测标签与真实标签来实现。改进后的算法虽然计算复杂度高于传统朴素贝叶斯，但能更好地处理现实数据中的特征相关性，通常能获得更高的分类准确率。算法实现时需要注意防止过拟合，可采用适当的平滑技术或模型选择方法。