朴素贝叶斯基于贝叶斯定理，它假设输入随机变量的特征值是条件独立的，故称之为“朴素”。简单介绍贝叶斯定理：
乍看起来似乎是要求一个概率，还要先得到额外三个概率，有用么？其实这个简单的公式非常贴切人类推理的逻辑，即通过可以观测的数据，推测不可观测的数据。举个例子，也许你在办公室内不知道外面天气是晴天雨天，但是你观测到有同事带了雨伞，那么可以推断外面八成在下雨。
若X 是要输入的随机变量，则Y 是要输出的目标类别。对X 进行分类，即使求的使P(Y|X) 最大的Y值。若X 为n 维特征变量 X = {A1, A2, …..An} ，若输出类别集合为Y = {C1, C2, …. Cm} 。
X 所属最有可能类别 y = argmax P(Y|X), 进行如下推导：
有公式可知，欲求分类结果，须知如下变量：
各个类别的条件概率，
输入随机变量的特质值的条件概率
l 朴素贝叶斯分类实现简单，预测的效率较高
l 朴素贝叶斯成立的假设是个特征向量各个属性条件独立，建模的时候需要特别注意
示例代码: