朴素贝叶斯文本分类核心是文本预处理、特征向量化、模型训练与评估四步；需清洗标准化文本、用Count/TfidfVectorizer转数字特征、选MultinomialNB并调alpha、用F1/混淆矩阵评估，且预处理与向量器必须复用训练对象。
用朴素贝叶斯做文本分类，核心是把文字转成能算概率的数字特征，再基于“每个词独立贡献类别倾向”这个假设做预测。流程不复杂，但每步处理不当容易掉分。
原始文本噪声多，得先理干净。去掉HTML标签、特殊符号、多余空格；转小写避免大小写误判；中文要分词（比如用jieba），英文可选是否去停用词和词干化（如running→run）。这步没做好，后面所有计算都跑偏。
朴素贝叶斯不吃原始文本，只认数字。常用两种方式：
sklearn里有多个朴素贝叶斯变种，文本分类最常用的是MultinomialNB（适合非负整数特征，如词频或TF-IDF值）。如果用了TF-IDF输出浮点数，它也能处理。
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文本分类常面临类别不均衡（比如90%是“正常”，10%是“垃圾邮件”），光看准确率会误导。重点看精确率、召回率、F1，尤其是少数类的指标。
基本上就这些。朴素贝叶斯快、稳、可解释性强，特别适合基线模型或资源受限场景。真正难的不是算法本身，而是让文本特征真实反映语义意图。
以上就是Python使用朴素贝叶斯处理文本分类任务的建模流程说明【指导】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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