[Naive] 贝叶斯是一种生成模型，这意味着我们可以根据需要使用它生成数据。在 NB 中，我们估计，其中是我们的特征向量，是类变量。例如，我们首先选择一个，然后根据概率分布选择单词。$p(\mathbf{x}|y)$$\mathbf{x}$$y$$y$$p(\mathbf{x}|y)$

具有从模型生成数据的能力可能出于多种原因很有用，例如

• 模拟来自模型的数据以判断您的模型对现实的表示是否合理，进行后验预测检查（将模拟数据的分布与经验数据进行比较），
• 如果您可以从模型中生成数据，您可以了解模型下可能出现的结果的分布，这是比点估计更丰富的信息，
• 如果您希望您的模型为用户提供建议，有时生成一组最可能的猜测比返回单个“最佳”预测更好（想想机器翻译或文本自动完成），
• 您可以从模型中模拟结果以检查它是否存在偏差，例如，您有一个模型可以帮助 HR 部门进行招聘，但是当您从模型中生成模拟结果时，您可以了解到某些少数族裔在模拟结果中没有代表性，所以这告诉你模型中可能存在对少数族裔的某种偏见。

另请参阅密切相关的线程何时使用模拟？