朴素贝叶斯分类流程图

朴素贝叶斯分类流程图描述： 1. 数据准备：收集和整理训练数据集。 2. 特征提取：从数据集中提取特征。 3. 模型构建：使用训练数据集构建朴素贝叶斯分类器。 4. 参数估计：计算每个类别的概率。 5. 分类决策：对于新的输入数据，根据其特征和概率进行分类决策。 6. 结果评估：通过测试数据集评估分类器的性能。 7. 模型优化：根据评估结果对模型进行优化。 8. 应用部署：将优化后的模型应用于实际场景中。