朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的简单有效的分类算法。它常用于文本分类任务，如垃圾邮件检测、情感分析等等。朴素贝叶斯假设特征之间是条件独立的，这使得它实现和学习都非常简单。

下面是一个使用Python实现朴素贝叶斯分类器的简单代码示例。这个例子将文本分类作为应用场景。为了简洁起见，使用的是多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes），这非常适合用于文本分类。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer  
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn import metrics  
# 示例数据集  
# 文本和对应的类别标签  
data = [  
    ("I love this movie", "positive"),  
    ("This movie is terrible", "negative"),  
    ("Amazing film, I will watch it again", "positive"),  
    ("I wouldn't recommend this movie", "negative"),  
]  
# 分离文本和标签  
texts, labels = zip(*data)  
# 将文本转化为词频向量  
vectorizer = CountVectorizer()  
X = vectorizer.fit_transform(texts)  
# 将数据集划分为训练集和测试集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2, random_state=42)  
# 初始化多项式朴素贝叶斯分类器  
clf = MultinomialNB()  
# 训练模型  
clf.fit(X_train, y_train)  
# 进行预测  
y_pred = clf.predict(X_test)  
# 输出预测结果  
print("Predicted:", y_pred)  
print("Actual:", y_test)  
# 计算模型精度  
accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)  
print("Accuracy:", accuracy)  
# 打印分类报告  
print(metrics.classification_report(y_test, y_pred))  

代码解析：

1. 数据准备：我们首先准备了一些示例文本数据以及它们对应的类别标签（正面和负面）。

2. 特征提取：我们使用CountVectorizer将文本数据转化为词频矩阵，这是一种常见的文本特征表示方法。

3. 训练/测试集划分：使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。

4. 模型初始化和训练：创建一个MultinomialNB实例，并用训练集数据来训练模型。

5. 模型预测和评估：在测试集上进行预测，并计算模型的准确性、精度、召回率、以及F1-score等性能指标。这些信息由classification_report函数提供。

6. 结果输出：输出预测的结果以及实际的标签，以便于比较。

这个简化的流程展示了如何使用朴素贝叶斯算法进行文本分类。在实际应用中，数据预处理可能更加复杂，比如需要去除停用词、进行文本标准化等。同时，用于分类的特征表示方式也有多种选择，除了词频，还可以使用TF-IDF等。