朴素贝叶斯算法(Naive Bayes Classifier,或 NBC)对条件概率分布做了条件独立性的假设，由于这是一个较强的假设，朴素贝叶斯也由此得名！朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，朴素贝叶斯分类器发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。