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朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于概率的分类方法，它通过使用贝叶斯定理来对数据进行分类。朴素贝叶斯的名字来源于它的独立性假设，即特征之间相互独立。

1. 原理：朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理，其核心思想是将样本特征与类别之间的关系用概率表示出来，然后根据样本特征计算每个类别的概率，最后将概率最大的类别作为结果。

2. 优点：朴素贝叶斯分类器的优点在于它的简单易用、计算量小、可以处理多分类问题、能够处理缺失数据等。

3. 缺点：朴素贝叶斯分类器的缺点在于它假设特征之间是独立的，而实际上特征之间可能存在某种依赖关系，这会影响分类的准确性。

4. 代码示例：

from sklearn._bayes import GaussianNB

# 创建Gaussian Naive Bayes分类器

gnb = GaussianNB()

# 训练模型

gnb.fit(X_train, y_train)

#

y_pred = gnb.predict(X_test)

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