在当今数据科学领域，朴素贝叶斯算法是一种非常实用且高效的分类方法。它基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立，因此被称为“朴素”。本文将详细介绍朴素贝叶斯算法的基本原理，并通过Python代码来实现这一算法。🚀

首先，我们从理论出发，探讨朴素贝叶斯算法的工作机制。它通过计算先验概率和条件概率来预测类别，特别适用于文本分类和垃圾邮件过滤等场景。🔍📝

接下来，我们将进入实践环节，使用Python编程语言来实现朴素贝叶斯算法。我们将介绍如何使用`scikit-learn`库中的`GaussianNB`类来构建模型，并展示如何训练模型和进行预测。🛠️📊

最后，我们通过一个简单的例子来验证模型的效果，确保读者能够理解并应用这一算法。🌟

希望这篇内容能帮助你更好地理解和应用朴素贝叶斯算法！📚👩‍💻

机器学习 朴素贝叶斯 Python