贝叶斯分类器主要思想是基于贝叶斯定理,是机器学习中重要的分类算法,适用于高维度的大数据集,速度快,准确率高,一个经典的应用场景是识别垃圾邮件。
导入高斯模型方法,gauss_nb接收该方法;使用.fit()函数进模型训练;采用.score()函数用评分法查看模型准确率,根据x_test预测结果,把结果和真实的y_test比较,计算准确率;最终将验证集的特征值传入.predict()函数预测是否得了心脏病,将最终预测结果与真实值比较,发现有少许偏差,模型准确率在0.83左右。 2.5 使用朴素贝...
1.伯努利朴素贝叶斯(BinomialNB) 伯努利朴素贝叶斯是一种针对二分类问题的朴素贝叶斯模型,它假设每个特征的概率是伯努利分布的。在训练阶段,它使用贝叶斯公式计算每个特征的概率,并在测试阶段使用这些概率来预测新数据的分类。伯努利朴素贝叶斯的应用广泛,包括文本分类、垃圾邮件分类、情感分析等。 2.高斯朴素贝叶斯(GaussianNB...
3、伯努利分布朴素贝叶斯实例 伯努利分布: 【用途】适用于伯努利分布,也适用于文本数据(此时特征表示是否出现,例如某个词语的出现为1,不出现为0) 绝大多数情况下表现不如多项式分布,但有的时候伯努利分布表现得要比多项式分布要好,尤其是对于小数量级的文本数据 实例:同上,继续使用鸢尾花数据集 from sklearn.naive_b...
【机器学习】朴素贝叶斯算法:多项式、高斯、伯努利,实例应用(心脏病预测),对于不同的数据,我们有不同的朴素贝叶斯模型进行分类。(1)如果特征是离散型数据,比如文本这些,推荐使用多项式模型来实现。该模型常用于文本分类,特别是单词,统计单词出现的次数。(2)如
#伯努利朴素贝叶斯---只能处理二项分布数据,擅长处理文本较短的数据集,文本挖掘。数据归一化之后预测效果变低,需设定阈值,对样本不均衡不敏感(哑变量/二项化/要符合二项分布的数据特点),但对数据的要求很高 from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB #...
1、高斯分布朴素贝叶斯实例 2、多项式分布朴素贝叶斯实例 3、伯努利分布朴素贝叶斯实例 朴素贝叶斯 【关键词】 概率,贝叶斯公式,古典数学 朴素:独立性假设 贝叶斯公式 优点: 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率; 对小规模的数据表现很好; ...
朴素贝叶斯 朴素贝叶斯方法是一组基于贝叶斯定理的监督学习算法,其“朴素”假设是:给定类别变量的每一对特征之间条件独立。贝叶斯定理描述了如下关系: 给定类别变量$y$以及属性值向量$x_1$至$x_n$: $P(y \mid x_1, \dots, x_n) = \frac{P(y) P(x_1, \
以上是朴素贝叶斯的最基本的内容。 高斯模型 有些特征可能是连续型变量,比如说人的身高,物体的长度,这些特征可以转换成离散型的值,比如如果身高在160cm以下,特征值为1;在160cm和170cm之间,特征值为2;在170cm之上,特征值为3。也可以这样转换,将身高转换为3个特征,分别是f1、f2、f3,如果身高是160cm以下,这三个...
1#伯努利贝叶斯分类器2fromsklearn.naive_bayesimportBernoulliNB3bnb=BernoulliNB()4bnb.fit(X_train,y_train)5print("the score of this model:{}".format(bnb.score(X_test,y_test))) 1importnumpy as np2x_min=X[:,0].min()-0.53x_max=X[:,0].max()+0.54y_min=X[:,1].min()-0.55y_max...