用朴素贝叶斯分类器解决现实世界里的机器学习问题。 朴素贝叶斯 Naïve Bayes 是一种分类技术，它是许多分类器建模算法的基础。基于朴素贝叶斯的分类器是简单、快速和易用的机器学习技术之一，而且在现实世界的应用中很有效。 朴素贝叶斯是从 贝叶斯定理 Bayes’ theorem 发展来的。贝叶斯定理由 18 世纪的统计学家 托马斯·贝叶斯 提出，它根据与一个事件相关联的其他条件来计算该事件发生的

要优化数据库的数据朴素贝叶斯，可以考虑以下几点： 数据清洗：确保数据质量高，包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。 特征选择：选择合适的特征对模型进行训练，可以使用特征选择技术如方差分析、相关性分析等。 数据标准化：对数据进行标准化处理，使得不同特征之间的取值范围一致，有利于模型的训练和预测。 数据分割：将数据集分为训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型的性能。 超参数调优：