贝叶斯分类算法流程图

贝叶斯分类算法流程图描述： 1. 数据准备：收集和整理训练数据集。 2. 特征提取：从数据集中提取有用的特征。 3. 模型选择：选择合适的贝叶斯分类器，如朴素贝叶斯、高斯贝叶斯等。 4. 参数估计：使用训练数据集估计分类器的参数。 5. 模型评估：使用测试数据集评估分类器的性能。 6. 模型优化：根据评估结果调整模型参数，优化分类器性能。 7. 预测：使用优化后的模型对新数据进行分类预测。