1.樸素貝葉斯算法的優缺點總結：

優點：

樸素貝葉斯模型發源于古典數學理論，有穩定的分類效率；

分類速度快，準確度高；

對缺失數據不太敏感，算法簡單，常用于文本分類（如新聞分類，垃圾郵件過濾等）。

缺點：

由于使用了樣本屬性獨立性的假設，所以如果樣本屬性有關聯時效果不好。

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2.樸素貝葉斯算法的核心是：特征之間相互獨立，每個特征的概率單獨計算，互不影響。

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3.樸素貝葉斯的應用領域受限，預測結果主要受樣本數據的影響，sklearn中的API基本上沒有提供有效的超參數。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的朴素贝叶斯算法注意事项（有待完善）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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