我正在学R语言，想了解一下朴素贝叶斯分类器。我想知道它是如何工作的，它的优缺点有哪些，以及在实际应用中，它可以用来解决哪些问题。如果有相关的资料或者代码示例，也请给与指导。谢谢！
朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它假设所有特征之间相互独立，且每个特征对分类的贡献是相等的。在R语言中，可以使用‘e1071’包中的naiveBayes()函数实现朴素贝叶斯分类。
其优点包括：对于高维数据有很好的表现，计算效率高，对于少量的数据也有很好的表现。其缺点包括：对于特征之间具有高度相关性的数据效果可能不如其他分类器，需要估计概率密度函数但很多实际应用中无法得到真实的概率分布。
在实际应用中，朴素贝叶斯分类器被广泛用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。代码示例可以参考‘e1071’包中的示例代码和相关文档。
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