朴素贝叶斯分类器工具

“朴素贝叶斯分类器”工具创建二项式或多项式概率分类模型，反映一组预测变量与分类目标变量之间的关系。朴素贝叶斯分类器假设所有预测变量彼此独立，并基于样本输入预测一组类的概率分布，从而计算属于目标变量的每个类的概率。

朴素贝叶斯分类器的主要优点之一是，即使是小型训练集，它的效果也非常好。这种优势源于以下事实：朴素贝叶斯分类器通过每个变量的平均值和方差进行参数化，并假设每个变量与其他变量相互独立。在许多最大似然分类问题中，为了估计预测概率，需要协方差矩阵，但较小的训练集可能导致协方差矩阵变化较大，从而降低最大似然预估器 (MLE) 的性能。由于朴素贝叶斯分类器只需计算每个预测字段的一维方差，因此不需要协方差矩阵，也就避免了小规模训练集对 MLE 性能造成的不利影响。

在根据目标“类”变量对一组观测值进行分类时，朴素贝叶斯分类器非常实用，特别是在训练集较小且预测因子数量较少的情况下。朴素贝叶斯分类器会使用初始训练集开发一个模型，用于预测给定观测值属于目标变量的每个类的概率。

举个简单的例子，根据车辆的特性（例如皮卡/轿车/SUV）和客户特征（例如性别、年龄等）来预测租赁新车的人是否会在租赁结束时购买该车辆。朴素贝叶斯分类器将允许用户根据训练集生成的模型对后续个人的购买情况进行"评分"。此评分过程将生成一组概率，分别对应在租赁协议结束时选择购买或不购买该车辆的可能性。