朴素贝叶斯模型的预测结果表示的是给定文本数据属于某个类别的概率值，比如说“垃圾邮件”的概率是0.7，那么它被判定为“垃圾邮件”的概率是0.7，而不是“不是垃圾邮件”的概率是0.3。在二分类情况下，如果预测结果的概率大于0.5，那么就可以判定为属于该类别。如果你需要更详细的解释，可以参考朴素贝叶斯模型的相关教材或者文章。
朴素贝叶斯模型的预测结果如何解释？
我在使用朴素贝叶斯模型时，预测结果是一些概率值，我不太理解这些概率值如何解释。比如说，某文本数据经过训练后预测为“垃圾邮件”的概率是0.7，那么它是被判定为“垃圾邮件”的概率是0.7，还是“不是垃圾邮件”的概率是0.3呢？请问有哪位大神能够帮我解答一下这个问题呢？非常感谢！
提问时间：2023-09-05 12:26:16
编辑时间：2023-09-05 12:26:18
提问者：
竹林之谣
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7回答时间：2023-09-05 12:26:22
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