在自然语言处理（NLP）领域，文本分类是核心任务之一，其目标是将文本（如新闻、邮件、评论）自动归类到预定义的类别中（如体育、科技、垃圾邮件）。朴素贝叶斯（Naive Bayes）作为经典的概率分类算法，因其简单高效、对小规模数据友好，成为文本分类任务的入门首选。本文将围绕机器学习作业中的朴素贝叶斯与文本分类任务，从理论到实践拆解关键步骤，帮助读者掌握核心方法并规避常见误区。 一、文本分类的任务与挑战 1. 典型应用场景 垃圾邮件检测：将邮件分为“正常”或“垃圾”。 新闻主题分类：将文章归类为“政