在机器学习和数据科学领域，算法如逻辑回归、线性回归、决策树、朴素贝叶斯等被广泛讨论。然而，否为面试做好了准备？目标是获得梦寐以求的公司的工作机会，因此了解面试官如何提出和转换问题至关重要。本文将介绍朴素贝叶斯分类器的十大面试问题，并首先对这一算法有一个高层次的理解。
朴素贝叶斯分类器在处理分类问题时被认为是首选，其基于概率论的概念，特别是贝叶斯定理。但可能疑惑，如果它基于贝叶斯定理，为何前缀是“朴素”？“朴素”意味着“简单”，但这并不意味着算法简单或无用。实际上，朴素贝叶斯分类器因其一般性假设而得名，这引出了第一个面试问题。
1. 朴素贝叶斯分类器的基本假设是什么？简而言之，特征是相互独立的。但这个答案不够充分，需要进一步解释：在朴素贝叶斯中，它假设所有特征都是相互独立的，并且分别处理它们，使得每个特征对最终结果的贡献相等。这种假设被称为独立同分布假设。
2. 选择朴素贝叶斯分类器的可能优势是什么？由于它独立处理每个特征，可以将其用于大型数据集以构建泛化模型。它对其他特征的敏感度较低，即由于其朴素的性质，它不会受到其他组件的太大影响。它能够有效地处理连续和离散类型的数据集，并且擅长处理数据中的分类特征。当数据集的训练数据非常少时，朴素贝叶斯分类器在这种情况下的表现优于其他模型。
3. 朴素贝叶斯的哪些劣势可能让从分析中排除它？正如所说，硬币总有两面，朴素贝叶斯的优势在某些阶段也可能是劣势。由于它独立处理所有预测器，因此无法在所有现实世界案例中使用它。该算法面临一个名为“零频率问题”的重大问题，它为训练数据集中未出现的分类变量的所有类别分配零概率，这在模型中引入了很多偏见。当特征高度相关时，它对模型性能产生负面影响。
4. 朴素贝叶斯需要特征缩放吗？简短的回答是：由于朴素贝叶斯分类器不依赖于距离，因此不需要特征缩放。任何不依赖于距离的算法都不需要特征缩放。
5. 缺失值对朴素贝叶斯的影响是什么？朴素贝叶斯是可以处理缺失数据的算法之一。原因是在该算法中，所有属性在模型构建和预测时都分别处理。如果某个特征的数据点缺失，则在计算单独类别的概率时可以忽略它，这使得它在模型构建阶段本身就能够处理缺失数据。
6. 异常值对朴素贝叶斯的影响是什么？朴素贝叶斯对异常值的影响很大，完全不受此影响（取决于正在处理的用例）。原因是NB分类器为所有在训练集中未见过的数据实例分配0概率，这在预测时造成了问题，对于异常值也是如此，因为它们将是分类器以前未见过的相同数据。
7. 可以使用朴素贝叶斯解决哪些问题陈述？朴素贝叶斯是一种基于概率的机器学习算法，它可以广泛用于许多分类任务：情感分析、垃圾邮件分类、Twitter情感分析、文档分类。
8. 朴素贝叶斯属于判别式还是生成式分类器？直接的答案是：朴素贝叶斯是一种生成式分类器。但这些信息还不够。还应该知道什么是生成式分类器。生成式分类器通过估计数据的分布来从模型中学习，然后预测未见数据。因此，对于NB分类器也是如此，它从数据的分布中学习，不创建决策边界来分类组件。
9. 对朴素贝叶斯中的后验概率和先验概率了解多少？先验概率：这也被称为初始概率。它是贝叶斯统计学的一部分，当数据尚未收集时的概率。这就是为什么它被称为“先验”概率。这个概率是实验进行前的结果与当前预测器的对比。后验概率：简单来说，这是在一些实验试验后得到的概率。它是先验概率的升级，因此也被称为更新后的概率。