朴素贝叶斯是分类模型吗

朴素贝叶斯确实是分类模型。它基于贝叶斯定理，通过计算特征条件概率来进行分类。该模型在垃圾邮件过滤、文本分类和情感分析中表现优异。模型假设特征之间相互独立，简化了计算过程。实际应用中，它处理高维数据速度快，准确率稳定。新闻分类系统使用朴素贝叶斯将文章分为体育、科技、财经等类别，效果显著。

朴素贝叶斯属于生成式模型，而非判别式模型。它学习数据分布，直接估计类别概率。医疗诊断系统中，朴素贝叶斯根据症状概率判断疾病类型。模型变种包括高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯，适应不同数据类型。推荐系统利用朴素贝叶斯分析用户行为模式，预测偏好内容。模型简单高效，适合大规模数据集处理。