贝叶斯分类器处理非结构化文本的核心是将文本转化为数字表达并使概率反映语义倾向，关键在清洗与表示、控制先验与似然、合理解读后验概率三步。
用贝叶斯分类器处理非结构化文本，核心不是“套模型”，而是把杂乱的文本变成分类器能看懂的数字表达，并让概率计算真正反映语义倾向。关键在三步：清洗与表示、训练时控制先验和似然、预测时合理解读后验概率。
非结构化文本（如用户评论、邮件正文）含大量噪声，直接喂给贝叶斯模型会严重干扰词频统计。需做轻量但有效的清洗：
sklearn里常见的MultinomialNB、ComplementNB、BernoulliNB本质都是朴素假设下的不同优化方向：
文本分类常面临类别偏斜、边界模糊问题，单看accuracy会误判：
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基本上就这些。贝叶斯在文本上不是最强的，但足够快、可解释、不黑盒——你看到一个词的log_prob，就知道它把样本往哪边推。只要预处理靠谱、向量选对、评估不偷懒，效果很稳。
以上就是Python使用贝叶斯分类器处理非结构化文本的流程解析【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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