朴素贝叶斯通常是用于文本分类，通过计算每种类别的概率，其中寻找最大的概率所在的类别，即为结果分类。
朴素的意思为假定文本属性之间是相互独立的。
有时需要用到拉布拉斯平滑系数。
优点：对缺失值不敏感，速度快。
缺点：由于假设样本特征相互独立，所以样本属性关联强的时候，分类效果不好。
下面以20条新闻为例：
首先引入类
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
然后定义函数：
def nb_news():
#朴素贝叶斯对新闻进行分类
#1 获取数据
news=fetch_20newsgroups(subset="all")
# 2.划分数据集
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(news.data,news.target)
# 3.特征工程：tfidf
transfer=TfidfVectorizer()
x_train=transfer.fit_transform(x_train)
x_test=transfer.transform(x_test) #此处若用fit_transform，会报维度不匹配的错误
# 4.朴素贝叶斯
estimator=MultinomialNB()
estimator.fit(x_train,y_train)
# 5.模型评估
y_predict = estimator.predict(x_test)
print("y_predict:\n", y_predict)
print("直接比对真实值和预测值：\n", y_test == y_predict)
# 2.计算准确率
score = estimator.score(x_test, y_test)
print("准确率为：\n", score)
return None
结果为：
