基于朴素贝叶斯的分类模型，代码清晰、结构简单，挺适合用来练练手。用的是经典的贝叶斯定理，假设特征之间互不影响——听起来有点天真，但其实在多实际场景下还真挺好用的。尤其是文本分类、垃圾邮件识别这些，效果还不错。

训练数据自己准备，也挺灵活，能试不同的特征组合。src目录里的代码分得比较清楚，像是预、训练、预测和评估模块都有。你可以先把流程跑一遍，再换点自己的数据试试，看分类效果咋样。

哦对，代码里有用到拉普拉斯平滑来避免概率为零的问题，算是一个挺实用的小细节。如果你以前没太接触过Naive Bayes，这个项目是个不错的切入点。写得不复杂，但逻辑挺清楚，自己动手跑一遍比看书强多了。

如果你感兴趣，可以顺手看看下面这些文章：

如果你想把它扩展成多分类的版本，或者和其他模型做对比，那就更好玩了。也可以考虑加个TF-IDF特征提取模块，做文本分类会更准确些。