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、多项式朴素
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,公式如下: [ P(c|X) = \frac{P(X...
[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"): ...
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 测试准确率:0.96'''...
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...
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...
naiveBayes_python #coding:utf-8fromnumpyimport*importredefcreatelist(lst):#将所有文本放入一个列表中listt=set([])forlineinlst: listt=listt|set(line)returnlist(listt)defword2vec(List,inputset):#将输入文本转为词向量,每个文本对应一个词向量,其长度为上述列表长度lenth=len(List)...
本文搜集整理了关于python中naive_bayes Naive_Bayes predict方法/函数的使用示例。Namespace/Package: naive_bayesClass/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。
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...