来自专栏 · Python数据分析 朴素贝叶斯模型 朴素贝叶斯模型(Naive Bayes Model, NBM)是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类算法。其核心思想是通过给定特征X的条件下,预测样本属于某类别c的后验概率P(c|X),选择后验概率最大的类别作为分类结果。 基本原理 朴素贝叶斯模型的基本原理基于贝叶斯定...
一、基于原生Python实现朴素贝叶斯(Naive Bayes) 朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法是一种基于概率论和贝叶斯定理的分类算法。它的核心思想是,对于给定的数据集,通过先验概率和条件概率计算出每个类别的后验概率,然后将样本分配给具有最大后验概率的类别。 朴素贝叶斯算法有多种变体,其中最常见的包括 高斯朴素贝叶斯、多项式朴...
if I were at your place, I would have used ‘Naive Bayes‘, which can be extremely fast relative to other classification algorithms. It works on Bayes theorem of probability to predict the class of unknown data set.
iris=load_iris() trainX=iris.data trainY=iris.target clf=naive_bayes.GaussianNB()#高斯分布,没有参数#clf=naive_bayes.MultinomialNB() #多项式分布clf.fit(trainX,trainY)print"训练准确率:"+str(clf.score(trainX,trainY))print"测试准确率:"+str(clf.score(trainX,trainY))'''训练准确率:0.96 测...
[python] #Naive Bayes #Calculate the Prob. of class:cls def P(data,cls_val,cls_name="class"): cnt = 0.0 for e in data: if e[cls_name] == cls_val: cnt += 1 return cnt/len(data) #Calculate the Prob(attr|cls) def PT(data,cls_val,attr_name,attr_val,cls_name="class"): ...
Naive Bayes(朴素贝叶斯) Code:https://github.com/tmac1997/u... Naive Bayes Bayes' theorem(贝叶斯法则) 在概率论和统计学中,Bayes' theorem(贝叶斯法则)根据事件的先验知识描述事件的概率。贝叶斯法则表达式如下所示: $$ \begin{align} P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} \end{align} $$...
朴素贝叶斯(Naive Bayes)使用类似的方法根据各种属性来预测不同类别的概率。该算法主要用于文本分类,并且存在多个类的问题。 用Python编写一个朴素贝叶斯分类模型: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ''' The following code is for Naive Bayes Created by - ANALYTICS VIDHYA ''' # importing re...
简介: Python实现Naive Bayes贝叶斯分类模型(GaussianNB、MultinomialNB算法)项目实战 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 分类是数据挖掘领域最重要的研究方向之一。在如今众多分类模型中,最广泛使用的是朴素贝叶斯模型,源于...
Class/Type: Naive_BayesMethod/Function: predict导入包: naive_bayes每个示例代码都附有代码来源和完整的源代码,希望对您的程序开发有帮助。示例1hit += 1 tot += 1""" # classify = nb.train(monks3[0]) nb.train(monks3[0]) # nb.train(monks3[0]) # nb.train(monks3[0]) # nb.train(...
Python pyspark NaiveBayes用法及代码示例 本文简要介绍pyspark.ml.classification.NaiveBayes的用法。 用法: classpyspark.ml.classification.NaiveBayes(*, featuresCol='features', labelCol='label', predictionCol='prediction', probabilityCol='probability', rawPredictionCol='rawPrediction', smoothing=1.0, modelType...