樸素貝葉斯算法是一種常用的機器學習算法，它基于貝葉斯定理和特征條件獨立假設，用于處理分類問題。該算法被廣泛應用于文本分類、垃圾郵件過濾、情感分析等領域。

以下是一個簡單的樸素貝葉斯算法的代碼示例：

`python

import numpy as np

class NaiveBayes:

def __init__(self):

self.classes = None

self.class_priors = None

self.feature_probs = None

def fit(self, X, y):

self.classes = np.unique(y)

self.class_priors = np.zeros(len(self.classes))

self.feature_probs = {}

for i, c in enumerate(self.classes):

X_c = X[y == c]

self.class_priors[i] = len(X_c) / len(X)

self.feature_probs[c] = {}

for feature_index in range(X.shape[1]):

feature_values, feature_counts = np.unique(X_c[:, feature_index], return_counts=True)

self.feature_probs[c][feature_index] = {

feature_values[j]: feature_counts[j] / len(X_c) for j in range(len(feature_values))

}

def predict(self, X):

predictions = []

for x in X:

class_scores = []

for i, c in enumerate(self.classes):

class_score = np.log(self.class_priors[i])

for feature_index, feature_value in enumerate(x):

if feature_value in self.feature_probs[c][feature_index]:

class_score += np.log(self.feature_probs[c][feature_index][feature_value])

class_scores.append(class_score)

predictions.append(self.classes[np.argmax(class_scores)])

return predictions

`

以上代碼是一個簡單的樸素貝葉斯分類器的實現。它包括了fit方法用于訓練模型，predict方法用于預測新樣本的類別。在訓練階段，該算法會計算每個類別的先驗概率和每個特征在每個類別下的條件概率。在預測階段，算法會根據貝葉斯定理和特征條件獨立假設計算樣本屬于每個類別的概率，然后選擇概率最大的類別作為預測結果。

當使用樸素貝葉斯算法時，可以根據具體的問題和數據情況對代碼進行相應的調整和優化。例如，可以考慮使用平滑技術來處理零概率問題，或者使用不同的特征選擇方法來提高分類性能。

希望以上代碼對你理解樸素貝葉斯算法有所幫助！如有任何疑問，請隨時提問。

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樸素貝葉斯代碼sklearn