朴素贝叶斯模型

朴素贝叶斯模型（naive Bayesian model），管理学-情报学-信息检索-信息检索模型-概率模型-朴素贝叶斯模型，应用于自动分类的模型。简称NB模型。朴素贝叶斯的“朴素”得名于条件独立性和位置独立性两个基本假设。条件独立是假设属性值之间相互独立，具体到文档就是词项之间不存在依赖关系；位置独立是假设词项在文档中出现的位置对概率的计算没有影响。显然，这两个假设在实际文档中并不成立，但该模型在分类决策中的效果却非常好，因此得到了广泛应用。建立朴素贝叶斯模型主要有两种方法，其一是多项式模型，另一是多元伯努利模型。某种意义上，“朴素”假设等价于向量空间模型中将每个词项作为一维并和其他词项正交的假设。