human: 解释朴素贝叶斯分类的过程。
 bot: 朴素贝叶斯分类是一种基于概率的分类方法。它假设特征之间是相互独立的，并使用贝叶斯定理来计算待分类样本属于每个类别的概率。在分类过程中，首先需要收集一组已知分类的训练样本，并提取出特征。然后，通过计算每个特征在每个类别下的概率，结合先验概率，计算待分类样本属于每个类别的后验概率。最后，选择具有最高后验概率的类别作为最终分类结果。朴素贝叶斯分类方法简单快速，适用于处理大规模数据集和高维特征。