以下哪些是构建朴素贝叶斯步骤A. 收集数据、数据预处理B. 特征向量化C. 计算先验概率D. 计算条件概率

本题考查朴素贝叶斯模型的构建步骤相关知识。解题思路是依次分析每个选项是否为构建朴素贝叶斯模型的必要步骤。

选项A

在构建任何机器学习模型之前，收集数据是基础操作，而数据预处理则是为了提高数据质量，使其更适合模型训练。例如，处理缺失值、异常值，对数据进行归一化等操作，这些都是构建朴素贝叶斯模型的前期准备工作，所以选项A是构建朴素贝叶斯的步骤。

选项B

特征向量化是将文本或其他非数值型数据转换为数值向量的过程。在朴素贝叶斯模型中，很多时候需要处理文本数据，而模型只能处理数值型数据，因此需要将文本特征转换为向量形式，以便模型进行计算，所以选项B是构建朴素贝叶斯的步骤。

选项C

先验概率是指在没有任何新信息的情况下，某个事件发生的概率。在朴素贝叶斯模型中，先验概率是计算后验概率的重要组成部分。根据贝叶斯定理$P(Y|X)=\frac{P(X|Y)P(Y)}{P(X)}$，其中$P(Y)$就是先验概率，所以需要计算先验概率，选项C是构建朴素贝叶斯的步骤。

选项D

条件概率是指在某个事件已经发生的条件下，另一个事件发生的概率。在朴素贝叶斯模型中，假设特征之间相互独立，需要计算每个特征在不同类别下的条件概率$P(X_i|Y)$，这也是贝叶斯定理计算后验概率的关键部分，所以选项D是构建朴素贝叶斯的步骤。