基本数学假设：各个维度上的特征被分类的条件概率之间是相互独立的。所以在特征关联性较强的分类任务上的性能表现不佳。

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# 从sklearn.datasets里导入新闻数据抓取器fetch_20newsgroups。
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
# 从sklearn.model_selection中导入train_test_split用于数据分割。
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 与之前预存的数据不同，fetch_20newsgroups需要即时从互联网下载数据。
news = fetch_20newsgroups(subset='all')

# 随机采样25%的数据样本作为测试集。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(news.data, news.target, test_size=0.25, random_state=33)
# 从sklearn.feature_extraction.text里导入用于文本特征向量转化模块。
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

vec = CountVectorizer()
X_train = vec.fit_transform(X_train)
X_test = vec.transform(X_test)

# 从sklearn.naive_bayes里导入朴素贝叶斯模型。
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 从使用默认配置初始化朴素贝叶斯模型。
mnb = MultinomialNB()
# 利用训练数据对模型参数进行估计。
mnb.fit(X_train, y_train)
# 对测试样本进行类别预测，结果存储在变量y_predict中。
y_predict = mnb.predict(X_test)

# 从sklearn.metrics里导入classification_report用于详细的分类性能报告。
from sklearn.metrics import classification_report
print 'The accuracy of Naive Bayes Classifier is', mnb.score(X_test, y_test)
print classification_report(y_test, y_predict, target_names=news.target_names)