Es fällt mir schwer, den Prozess von Naive Bayes zu verstehen, und ich habe mich gefragt, ob es jemand mit einem einfachen, schrittweisen Prozess auf Englisch erklären kann. Ich verstehe, dass Vergleiche nach aufgetretenen Zeiten wahrscheinlich sind, aber ich habe keine Ahnung, wie die Trainingsdaten mit dem tatsächlichen Datensatz zusammenhängen.

Bitte erläutern Sie mir, welche Rolle das Trainingsset spielt. Ich gebe hier ein sehr einfaches Beispiel für Früchte, wie zum Beispiel Banane

<code>training set---
round-red
round-orange
oblong-yellow
round-red

dataset----
round-red
round-orange
round-red
round-orange
oblong-yellow
round-red
round-orange
oblong-yellow
oblong-yellow
round-red
</code>