MultinomialNB:从sklearn.naive_bayes导入,用于训练朴素贝叶斯分类器。 train_test_split:从sklearn.model_selection导入,用于分割数据集为训练集和测试集(本例中已使用fetch_20newsgroups自带的数据集分割,故未直接使用此函数)。 accuracy_score:从sklearn.metrics导入,用于计算模型准确率。 加载数据集: 使用fetch_20...
滚动轴承状态监测与故障诊断 | 本项目采用Python编程语言,jupyter notebook文本编辑器,使用的部分模块如下: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from s...
fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.ensembleimportVotingClassifier iris = datasets.load_iris() X, y = iris.data[:,1:3], iris...
通过将李白与杜甫的诗文进行比较,用户可以通过输入诗句获得作者的大致概率。这一示例展示了Python在文本分析和机器学习中的应用。 import jieba from nltk.classify import NaiveBayesClassifier # 数据准备 libai_features = ... # 与前文相似的加载过程
MultinomialNB准确率为: 0.8960196779964222 SGDClassifier准确率为: 0.9724955277280859 LogisticRegression准确率为: 0.9304561717352415 SVC准确率为: 0.13372093023255813 LinearSVC准确率为: 0.9749552772808586 LinearSVR准确率为: 0.00022361359570661896 MLPClassifier准确率为: 0.9758497316636852 KNeighborsClassifier准确率为: ...
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier from xgboost import XGBClassifier,XGBRegressor from catboost import CatBoostClassifier,CatBoostRegressor from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier,RandomForestRegressor ...
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 下面的可视化工具一次只能接受两个特征作为输入,所以我们创建了数组['proline', 'color_intensity']。因为这两个特征在上述利用ELI5分析时,具有最高的特征重要性。
classifier = naive_bayes.MultinomialNB 我们在特征矩阵上训练这个分类器,然后在经过特征提取后的测试集上测试它。因此我们需要一个scikit-learn流水线:这个流水线包含一系列变换和最后接一个estimator。将Tf-Idf向量器和朴素贝叶斯分类器放入流水线,就能轻松完成对测试数据的变换和预测。
除了文字对话,我们还可以用Python进行诗歌分析,判断某首唐诗是李白还是杜甫的作品。通过自然语言处理和特征提取,可以实现简单但有效的文本分类。 import jieba from nltk.classify import NaiveBayesClassifier text1 = open(r"libai.txt", "rb").read() list1 = jieba.cut(text1) result1 = "".join(list1)...