Простое объяснение наивной классификации Байеса

Мне трудно понять процесс наивного Байеса, и мне было интересно, может ли кто-нибудь объяснить его простым пошаговым процессом на английском языке. Я понимаю, что сравнение по времени происходит как вероятность, но я понятия не имею, как учебные данные связаны с фактическим набором данных.

пожалуйста, дайте мне объяснение, какую роль играет обучающий набор. Я даю очень простой пример для фруктов здесь, как банан, например

training set---

round-red

round-orange

oblong-yellow

round-red



dataset----

round-red

round-orange

round-red

round-orange

oblong-yellow

round-red

round-orange

oblong-yellow

oblong-yellow

round-red