以IRIS数据集为例，用朴素bayes方法分类

资 源 简 介

以IRIS数据集为例，用朴素bayes方法分类

详 情 说 明

朴素贝叶斯分类是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，它假设特征之间相互独立。尽管现实中特征独立性很难完全成立，但朴素贝叶斯在文本分类、医疗诊断等领域表现优异。IRIS数据集是机器学习领域的经典数据集，包含三种鸢尾花的四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）。

实现朴素贝叶斯分类通常分为四个步骤：数据准备、计算先验概率、计算条件概率、进行分类预测。首先需要将IRIS数据集分为训练集和测试集。训练阶段计算每个类别的先验概率（即各类别在训练集中的占比），然后对每个特征在每个类别下计算条件概率分布（假设服从高斯分布，则需计算均值和方差）。

预测阶段将测试样本的特征值代入各类别的概率公式，根据贝叶斯定理计算后验概率，选择概率最大的类别作为预测结果。通过混淆矩阵可以评估分类器性能，常见指标包括准确率、召回率等。

相比直接调用现成函数，手动实现能更深入理解算法细节，如拉普拉斯平滑处理零概率问题、不同分布假设对结果的影响等。IRIS数据集特征较少，适合作为算法实践的起点，后续可尝试扩展到更高维数据或改进特征独立性假设。