朴素贝叶斯和多类分类器返回整数。数据团队表示，它们应该是概率

朴素贝叶斯和多类分类器是常用的机器学习算法，用于解决分类问题。它们的目标是根据给定的特征将数据点分配到不同的类别中。

1. 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）： 朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类算法。它通过计算给定特征条件下每个类别的后验概率来进行分类预测。朴素贝叶斯分类器假设所有特征之间相互独立，因此称为“朴素”。

朴素贝叶斯分类器的优势：

• 算法简单、易于实现和理解。
• 在处理大规模数据集时表现良好。
• 对缺失数据不敏感。
• 在某些情况下，即使条件独立性假设不成立，仍然表现出良好的分类效果。

朴素贝叶斯分类器的应用场景：

• 文本分类：垃圾邮件过滤、情感分析等。
• 基于文本的推荐系统。
• 人脸识别和图像分类。
• 金融欺诈检测。

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1. 多类分类器（Multiclass Classifier）： 多类分类器是一种用于解决多类别分类问题的算法。与二进制分类器不同，多类分类器可以将数据点分配到两个以上的类别中。

多类分类器的优势：

• 可以处理多类别分类问题，不需要将问题转化为二进制分类。
• 可以将数据点分配到多个类别中，更加灵活。

多类分类器的应用场景：

• 文本分类：新闻分类、文档分类等。
• 图像分类：物体识别、场景分类等。
• 语音识别和自然语言处理。

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