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理
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...
[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"): ...
[0], [1.0]))]).toDF()>>>model.transform(test1).head().prediction1.0>>>nb_path = temp_path +"/nb">>>nb.save(nb_path)>>>nb2 =NaiveBayes.load(nb_path)>>>nb2.getSmoothing()1.0>>>model_path = temp_path +"/nb_model">>>model.save(model_path)>>>model2 = NaiveBayes...
朴素贝叶斯(naive Bayes) 法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布;然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。朴素贝叶斯法实现简单,学习与预测的效率都很高,是一种常用的方法。
下面是一个完整的Python实现朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法的代码示例,它涵盖了数据预处理、模型训练和预测等各个方面。 importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBfromsklearn.metricsimpor...
本文搜集整理了关于python中naive_bayes Naive_Bayes train方法/函数的使用示例。 Namespace/Package:naive_bayes Class/Type:Naive_Bayes Method/Function:train 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。
Python机器学习算法 — 朴素贝叶斯算法(Naive Bayes) 朴素贝叶斯算法 -- 简介 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM)。 和决策树模型相比,朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,或 NBC)发源...
本文搜集整理了关于python中naive_bayes_classifier NaiveBayesClassifier classify方法/函数的使用示例。 Namespace/Package:naive_bayes_classifier Class/Type:NaiveBayesClassifier Method/Function:classify 导入包:naive_bayes_classifier 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。
Naive Bayes(Simple Example) 1 假设 2 Notion 3 Simple Example 4 基于最小错误率的贝叶斯决策 4 基于最小风险贝叶斯决策 1 假设 计算P(X|Ci)P(X|Ci),朴素贝叶斯分类假设类条件独立,即给定样本属性值相互条件独立。 P(x1,…,xk|Ci)=P(x1|Ci)⋅…⋅P(xk|Ci)P(x1,…,xk|Ci)=P(x1|Ci)... ...