樸素貝葉斯模型是一組非常簡單快速的分類方法啊，通常適用於維度非常高的資料集。因為執行速度快，而且可調引數少，因此非常適合為分類問題提供快速粗糙的基本方案。之所以成為「樸素」或「樸素貝葉斯」，是因為如果對每一種標籤的生成模型（用於計算每個標籤的p(高斯樸素貝葉斯特徵|li)p
(特徵|
li)進行非常簡單的假設，就能找到每種型別生成模型的近似解，然後就可以使用貝葉斯分類。
高斯樸素貝葉斯分類器假設每個標籤的資料都服從簡單的高斯分布，且變數無協方差（即線性無關）。只要找到每個標籤的所有的所有樣本點均值和標準差，在定義乙個高斯分布，就可以擬合模型了。
#生成實驗資料
#使用高斯樸素貝葉斯進行分類
from sklearn.*****_bayes import gaussiannb
model = gaussiannb()
model.fit(x, y)
rng = np.random.randomstate(0)
xnew = [-6, -14] + [14, 18]* rng.rand(2000, 2)
ynew = model.predict(xnew)
#將這些新資料畫出來，看看決策邊界的位置
多項式樸素貝葉斯
另外一種常用的假設是多項式樸素貝葉斯，它假設特徵是由乙個簡單的多項式分布生成的。多項式分布可以描述各種型別樣本出現的次數，因此多項式樸素貝葉斯非常適合描述出現次數或者出現次數比例的特徵。下面使用多項式樸素貝葉斯進行文字分類。
import seaborn as sns;sns.set()
#應用多項式樸素貝葉斯進行文字分類
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
data = fetch_20newsgroups()
# data.target_names
categories = ['talk.religion.misc', 'soc.religion.christian', 'sci.space',
'comp.graphics']
train = fetch_20newsgroups(subset = 'train', categories=categories)
test = fetch_20newsgroups(subset='test', categories=categories)
# print(train.data[5])
#為了能讓這些資料用於機器學習，需要將每個字串的內容轉換成數值向量。可以建立乙個管道，
#將tf-idf(term frequency-inverse document frequency)向量化方法與多項式樸素貝葉斯分類器組合在一起
from sklearn.feature_extraction.text import tfidfvectorizer
from sklearn.*****_bayes import multinomialnb
from sklearn.pipeline import make_pipeline
model = make_pipeline(tfidfvectorizer(), multinomialnb())
#通過這個管道，就可以將模型應用到訓練資料上，**出每個測試資料的標籤
model.fit(train.data, train.target)
labels = model.predict(test.data)
#這樣就得到了每個測試資料的**標籤，可以進一步的評估評估器的效能了。
#用混淆矩陣統計測試資料的真實標籤與**標籤的結果
#定義函式，快速返回字串的**結果
defpredict_category
(s, train=train, model=model):
pred = model.predict([s])
return train.target_names[pred[0]]
#測試模型的**效果
print(predict_category('sending a payload to the iss'))
print(predict_category('discussing islam vs atheism'))
print(predict_category('determing the screen resolution'))
#輸出結果：
sci.space
soc.religion.christian
comp.graphics
雖然這個分類器不會比直接用字元內單詞（加權的）頻次構建的簡易概率模型更加複雜，但它的分類效果卻非常好。由此可見，即使是乙個非常簡單的演算法，只要能合理利用並進行大量高維的資料訓練，就可以獲得意想不到的效果。
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