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...
"""fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB# 使用sklearn中的贝叶斯分类器,并且加载贝叶斯分类器# 中的MultinomialNB多项式函数clf = MultinomialNB()# 加载多项式函数x_clf = clf.fit(X_train_tfidf, twenty_train.target)# 构造基于数据的分类器print(x_clf)# 分类器属性:MultinomialNB(alpha=1.0, class_prior...
可以创建一个管道,将TF–IDF 向量化方法与多项式朴素贝叶斯分类器组合在一起: from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.naive_bayes import MultinomialNBfrom sklearn.pipeline import make_pipelinemodel = make_pipeline(TfidfVectorizer(), MultinomialNB()) 1. 通过这个管道,就可以将...
shape[0]) # 利用朴素贝叶斯做训练 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score clf = MultinomialNB(alpha=1.0, fit_prior=True) clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) print("accuracy on test data: ", accuracy_score(y_test, y_...
下面是使用Python中的scikit-learn库实现朴素贝叶斯算法的示例代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pythonCopy codefrom sklearn.datasetsimportload_iris from sklearn.model_selectionimporttrain_test_split from sklearn.naive_bayesimportGaussianNB ...
1.python3.72.numpy >= '1.16.4'3.sklearn >= '0.23.1' 1.2 朴素贝叶斯的介绍 朴素贝叶斯算法(Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少,对...
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 required libraries import pandas as pd from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.metrics import accuracy_...
The Python script below will use sklearn.naive_bayes.GaussianNB method to construct Gaussian Nave Bayes Classifier from our data set −Exampleimport numpy as np X = np.array([[-1, -1], [-2, -4], [-4, -6], [1, 2]]) Y = np.array([1, 1, 2, 2]) from sklearn.naive_...
下面是使用Python中的scikit-learn库实现朴素贝叶斯算法的示例代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 pythonCopy codefrom sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.metrics import accuracy_score # 加...
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB 使用默认参数,创建一个高斯朴素贝叶斯分类器,并将该分类器赋给变量 clf。 >>> clf = GaussianNB(priors=None) 类似的,使用 fit() 函数进行训练,并使用 predict() 函数进行预测,得到 预测结果为 1。(测试时可以构造二维数组达到同时预测多个样本的目的) ...