朴素贝叶斯和逻辑回归能否完美分类这两个数据集？我理解的是，朴素贝叶斯可以做到，而逻辑回归通过使用复杂的项也可以对这些数据集进行分类。如果我理解错了，请指正。

数据集的图像在这里：

回答：

让我们在与您发布的相似的两个数据集上运行这两个算法，看看会发生什么…

编辑 我之前发布的答案是错误的。我忘记考虑了高斯朴素贝叶斯中的方差。（之前的解决方案是针对使用固定、单位协方差的高斯进行的朴素贝叶斯，这会产生线性决策边界）。

结果表明，逻辑回归在圆形数据集上失败了，而朴素贝叶斯可以成功。两种方法在矩形数据集上都成功了。

逻辑回归的决策边界是线性的，而朴素贝叶斯的边界是二次的（两个轴对齐的高斯分布之间具有不同的协方差的边界）。

将朴素贝叶斯应用于圆形数据集时，会得到两个大致相同位置的均值，但具有不同的方差，导致大致圆形的决策边界——随着半径的增加，与低方差高斯相比，高方差高斯的概率增加。在这种情况下，内圈上的许多内点被错误分类。

下面的两个图表显示了固定方差的高斯朴素贝叶斯解决方案。

在下面的图表中，轮廓代表朴素贝叶斯解决方案的概率轮廓。这个高斯朴素贝叶斯解决方案还学习了各个参数的方差，导致解决方案中出现轴对齐的协方差。