我在使用Swift（即使我的问题与语言无关）和Python来测试我的机器学习逻辑。我有以下训练数据：

("add a new balloon", "add-balloon")("add a balloon", "add-balloon")("get last balloon", "get-balloon")("update balloon color to red", "update-balloon")

当我尝试使用朴素贝叶斯来分类一个新的句子时，例如：

classify("could you add a new balloon") // 返回 add-balloonclassify("could you update the balloon color") // 返回 add-balloonclassify("update the balloon color") // 返回 add-balloon

我的数据集中关于添加气球的观察数据很多（大约50个），但关于更新或获取的观察数据较少（大约5-6个）。朴素贝叶斯对训练样本的数量敏感吗？我不明白为什么即使给定在训练中见过的句子，分类效果仍然不佳。

回答：

朴素贝叶斯对类先验（类别示例的分布）敏感。因此，如果你有更多的add-balloon类别而不是其他类别，它会倾向于偏向这个类别。通常这很有帮助，因为假设你没有任何后验信息，你最好的选择是尝试最可能的类别。

然而，如果你的分布严重倾斜，数据集不大，文档很短或缺乏非常有信息量的词（或包含许多模糊的词），这可能会导致你所报告的这种不理想的结果。