我想知道贝叶斯分类器是否适用于这样的应用程序（牛排、披萨、汉堡）？
我想知道的是，如果训练贝叶斯分类器（“啤酒冷”和“苏打冷”是“好”）会取消训练它“牛排冷”和“汉堡冷”是“坏” )。
或者，贝叶斯能否（正确地）被训练成“冷食”可能是“好”或“坏”，这取决于它与什么相关联？
我在这里和其他地方找到了很多关于贝叶斯的好信息，但无法确定它是否适合这种类型的应用程序，其中一个短语的好坏答案是“取决于”？
【问题讨论】：
Naive Bayes classifier 假定属性之间是独立的。例如，假设您有以下数据：
苹果果红坏
苹果果绿色坏
香蕉果黄 GOOD
番茄蔬菜红 GOOD
独立是指属性（名称、水果、颜色）是独立的；例如，“apple”可以是“fruit”或“vegetable”。在这种情况下，属性“名称”和“水果”是相关的，因此朴素贝叶斯分类器过于天真（它可能会将“苹果水果黄色”分类为坏，因为它是一个苹果而且它是一个水果——但不是所有的苹果水果？）。
为了回答您最初的问题，朴素贝叶斯分类器假设类别（好或坏）独立地取决于每个属性，但事实并非如此——我喜欢热披萨和冷苏打水。
编辑：如果您正在寻找一种具有一定实用性但理论上可能存在大量 I 型和 II 型错误的分类器，那么朴素贝叶斯就是这样一个分类器。朴素贝叶斯总比没有好，但使用不那么朴素的分类器具有可衡量的价值。
【讨论】：
我不会像 Daniel 建议的那样快速驳回贝叶斯。 贝叶斯的质量（数学表现）首先取决于训练数据的数量和质量，以及您在开发算法时所做的假设。
举个简短的例子，如果你只输入 {'beer cold' => :good, 'pizza cold' => :bad} 'cold' 这个词实际上不会影响分类。它只会决定所有啤酒都好，所有比萨饼都不好（看看它有多聪明？:)）
无论如何，答案太短，无法详细解释，我建议阅读 Paul Graham 关于他如何开发垃圾邮件过滤器的文章 - 请注意，他基于贝叶斯制作了自己的算法，而不仅仅是现成的分类器.根据我（到目前为止）的经验，您最好跟随他为手头的特定问题开发特定版本的算法，这样您就可以控制各种特定领域的假设。
如果您有兴趣，可以在此处关注我的尝试（在 ruby 中）：http://arubyguy.com/2011/03/03/bayes-classification-update/
【讨论】：