1.贝叶斯方法优缺点

优点

1. 对待预测样本进行预测，过程简单速度快(想想邮件分类的问题，预测就是分词后进行概率乘积，在log域直接做加法更快)。
2. 对于多分类问题也同样很有效，复杂度也不会有大程度上升。
3. 在分布独立这个假设成立的情况下，贝叶斯分类器效果奇好，会略胜于逻辑回归，同时我们需要的样本量也更少一点。
4. 对于类别类的输入特征变量，效果非常好。对于数值型变量特征，我们是默认它符合正态分布的。

缺点

1. 对于测试集中的一个类别变量特征，如果在训练集里没见过，直接算的话概率就是0了，预测功能就失效了。当然，我们前面的文章提过我们有一种技术叫做『平滑』操作，可以缓解这个问题，最常见的平滑技术是拉普拉斯估测。
2. 那个…咳咳，朴素贝叶斯算出的概率结果，比较大小还凑合，实际物理含义…恩，别太当真。
3. 朴素贝叶斯有分布独立的假设前提，而现实生活中这些predictor很难是完全独立的。

2.最常见应用场景

文本分类/垃圾文本过滤/情感判别：这大概会朴素贝叶斯应用做多的地方了，即使在现在这种分类器层出不穷的年代，在文本分类场景中，朴素贝叶斯依旧坚挺地占据着一席之地。原因嘛，大家知道的，因为多分类很简单，同时在文本数据中，分布独立这个假设基本是成立的。而垃圾文本过滤(比如垃圾邮件识别)和情感分析(微博上的褒贬情绪)用朴素贝叶斯也通常能取得很好的效果。

多分类实时预测：这个是不是不能叫做场景？对于文本相关的多分类实时预测，它因为上面提到的优点，被广泛应用，简单又高效。

推荐系统：是的，你没听错，是用在推荐系统里！！朴素贝叶斯和协同过滤(Collaborative Filtering)是一对好搭档，协同过滤是强相关性，但是泛化能力略弱，朴素贝叶斯和协同过滤一起，能增强推荐的覆盖度和效果。
3.朴素贝叶斯注意点

很多特征是连续数值型的，但是它们不一定服从正态分布，一定要想办法把它们变换调整成满足正态分布！！
对测试数据中的0频次项，一定要记得平滑，简单一点可以用『拉普拉斯平滑』。
先处理处理特征，把相关特征去掉，因为高相关度的2个特征在模型中相当于发挥了2次作用。
朴素贝叶斯分类器一般可调参数比较少，比如scikit-learn中的朴素贝叶斯只有拉普拉斯平滑因子alpha，类别先验概率class_prior和预算数据类别先验fit_prior。模型端可做的事情不如其他模型多，因此我们还是集中精力进行数据的预处理，以及特征的选择吧。
一般其他的模型(像logistic regression，SVM等)做完之后，我们都可以尝试一下bagging和boosting等融合增强方法。咳咳，很可惜，对朴素贝叶斯里这些方法都没啥用。原因？原因是这些融合方法本质上是减少过拟合，减少variance的。朴素贝叶斯是没有variance可以减小。
4. 朴素贝叶斯训练/建模

scikit-learn里面有3种不同类型的朴素贝叶斯：

高斯分布型：用于classification问题，假定属性/特征是服从正态分布的。
多项式型：用于离散值模型里。比如文本分类问题里面我们提到过，我们不光看词语是否在文本中出现，也得看出现的次数。如果总词数为n，出现词数为m的话，说起来有点像掷骰子n次出现m次这个词的场景。
伯努利型：这种情况下，就如之前博文里提到的bag of words处理方式一样，最后得到的特征只有0(没出现)和1(出现过)。

根据你的数据集，可以选择scikit-learn中以上任意一种朴素贝叶斯，我们直接举个简单的例子，用高斯分布型朴素贝叶斯建模：

# 我们直接取iris数据集
# 根据花的各种数据特征，判定是什么花
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
iris.data[:5]
#array([[ 5.1,  3.5,  1.4,  0.2],
#       [ 4.9,  3. ,  1.4,  0.2],
#       [ 4.7,  3.2,  1.3,  0.2],
#       [ 4.6,  3.1,  1.5,  0.2],
#       [ 5. ,  3.6,  1.4,  0.2]])

#我们假定sepal length, sepal width, petal length, petal width 4个量独立且服从高斯分布，用贝叶斯分类器建模
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
gnb = GaussianNB()
y_pred = gnb.fit(iris.data, iris.target).predict(iris.data)
right_num = (iris.target == y_pred).sum()
print("Total testing num :%d , naive bayes accuracy :%f" %(iris.data.shape[0], float(right_num)/iris.data.shape[0]))
# Total testing num :150 , naive bayes accuracy :0.960000

朴素贝叶斯分类器，简单直接高效，在150个测试样本上，准确率为96%。