我使用朴素贝叶斯算法创建了一个词语情感应用程序。

在这种分类训练数据中有两种类型的标准，即正面训练数据和负面训练数据。我对每一组已分类的训练数据中的每个独特词语进行处理。因此，我得到了每种数据标准的所有独特词语。然后，我计算每个独特词语出现的概率值。

问题出现在使用不均衡的训练数据时。例如：我使用了60%的负面训练数据和40%的正面训练数据。那么测试数据的结果将更可能倾向于负面结果，反之亦然。

除了使用平衡的数据之外，我应该做些什么来解决这个问题？还有没有其他方法可以添加？

回答：

朴素贝叶斯需要平衡的训练数据，因为每个参数的可能性受到先验值（优先值）的影响。

这个先验值是从每条数据的类别中获取的。或许你已经明白了我在解释这类事情时的意思。