python实现朴素贝叶斯算法API介绍 API:sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha=1.0) 重要参数介绍:alpha:拉普拉斯平滑系数(可以改,但不用改,对准确率基本无影响)。 测试案例 需求:文本分类分析 数据集:sklearn自带的20类新闻分类预测 流程:1、加载20类新闻数据,并分割;2、生成文章特征词;3、朴素贝叶斯Api进行预估 ...
from sklearn import model_selection from sklearn.linear_model import LogisticRegression 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EL...
import nltk from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score...
Python在NLP领域的应用非常广泛,如文本分类、情感分析、机器翻译等。以下是一个使用Python和Scikit-learn库进行文本分类的示例代码: python from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.model_selection import train_test_split onlylona.neT/2...
我在从 scikit-learn 导入机器学习算法时遇到问题。我已经安装了它,但是每当我输入例如“from sklearn.naive_bayes import GaussianNB”时,它都会说“‘from’不被识别为内部或外部命令、可操作程序或批处理文件。我在 Windows 10 上使用 Anaconda。是它兼容性问题?我错过了什么吗?Idk 我还是 Python 的新手,所以我...
fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.ensembleimportVotingClassifier iris = datasets.load_iris() ...
from sklearn import svm, tree, linear_model, neighbors, naive_bayes, ensemble, discriminant_analysis, gaussian_process from xgboost import XGBClassifier from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, LabelEncoder from sklearn import feature_selection ...
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from tensorflow import keras from google.colab import files keras.backend.clear_session tf.random.set_seed(42) np.random.seed(42) 第一步是挂载驱动器(数据已上传的位置),并使用存储音频文件的GCS存储桶进行身份验证。从技术上讲,数据也可...
naivebayes根据特征预测不同类的概率。条件独立性假设大大简化了计算 Logistic回归还利用Logistic函数,通过对概率的直接建模来预测不同类别的概率 深度学习 对于深入学习,我们利用TensorFlow框架。我们根据输入的类型建立了不同的模型。对于原始音频,每个示例是一个30秒的音频样本,或者大约130万个数据点。这些浮点值(正或负...
naive_bayes import BernoulliNB, MultinomialNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.neighbors import NearestCentroid from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.utils.extmath import density from sklearn import metrics from sklearn.cross_validation import train_...