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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档），如需数据+代码+文档可以直接到文章最后关注获取 或者私信获取。
1.项目背景
随着大数据时代的快速发展，数据分类在模式识别、智能决策和工程应用中扮演着越来越重要的角色。朴素贝叶斯（Naive Bayes, NB）算法作为一种基于概率统计的经典分类方法，因其原理简单、计算高效、对高维数据具有良好适应性等优点，在文本分类、医学诊断、金融风控等领域得到了广泛应用。MATLAB作为一款强大的科学计算平台，提供了丰富的机器学习工具箱支持，便于快速实现和优化分类模型。本项目旨在基于MATLAB平台，研究并实现朴素贝叶斯算法在实际数据集上的分类预测应用，重点分析其在不同数据特征下的分类性能，探索数据预处理与参数优化对模型效果的影响，为后续构建高效、稳定的分类系统提供理论依据与实践基础。
本项目实现了基于MATLAB的朴素贝叶斯NB的数据分类预测方法应用。
2.数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：
| 编号 | 变量名称 | 描述 |
| 1 | x1 | |
| 2 | x2 | |
| 3 | x3 | |
| 4 | x4 | |
| 5 | x5 | |
| 6 | x6 | |
| 7 | x7 | |
| 8 | x8 | |
| 9 | x9 | |
| 10 | x10 | |
| 11 | y | 因变量 |
数据详情如下(部分展示)：
3.数据预处理
3.1 查看数据
使用head()方法查看前五行数据：
关键代码：
3.2数据缺失查看与描述统计
使用summary()方法查看数据信息：
从上图可以看到，总共有11个变量，数据中无缺失值，共2000条数据。
关键代码：
4.探索性数据分析
4.1 因变量柱状图
用bar()方法绘制柱状图：
4.2 y=1样本x1变量分布直方图
用histogram()方法绘制直方图：
4.3 相关性分析
数据变量的相关性分析：从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。
5.特征工程
5.1 建立特征数据和标签数据
关键代码如下：
5.2 数据集拆分
按照80%训练集、20%验证集进行划分，关键代码如下：
5.3 数据标准化
关键代码如下：
6.构建朴素贝叶斯NB分类模型
主要实现了基于MATLAB的朴素贝叶斯NB的数据分类预测方法应用。
6.1 构建模型
构建分类模型。
| 模型名称 | 模型参数 |
| 朴素贝叶斯NB分类模型 | X_train_selected |
| y_train |
7.模型评估
7.1评估指标及结果
评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 | ||
| 朴素贝叶斯NB分类模型 | 准确率 | 0.9500 |
| 查准率 | 0.9639 | |
| 查全率 | 0.9350 | |
| F1分值 | 0.9492 | |
从上表可以看出，F1分值为0.9492，说明模型效果良好。
关键代码如下：
7.2 混淆矩阵
从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有7个样本，实际为1预测不为1的 有13个样本，模型效果良好。
8.结论与展望
综上所述，本项目实现了基于MATLAB的朴素贝叶斯NB的数据分类预测方法应用，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的建模工作。