R语言应用实战系列（五）-朴素贝叶斯算法以及ROC和PR曲线

前言

朴素贝叶斯（Naviebayes)的原理很简单：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为该代分项属于哪个类别？

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第一阶段：准备工作阶段。这个阶段的任务为朴素贝叶斯分类做必要的准备。主要工作是根据具体情况确定特征属性，并对每个特征属性进行适当划分，然后由人工对部分待分选项进行分类，形成训练样本集合。这一阶段是整个朴素贝叶斯分类中唯一需要人工完成的阶段，其质量对整个过程产生重要影响。

第二阶段：分类器训练阶段。这个阶段的任务是生成分类器，主要工作是计算每个类别在训练样本中出现的概率以及每个特征属性划分对每个类别的条件概率估计，并将结果记录。其输入是特征属性和训练样本，输出是分类器。分类的质量很大程度上由特征属性，特征属性划分以及训练样本质量决定。这一阶段是机械性阶段，可以有

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