from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import roc_curve, auc, confusion_matrix from matplotlib import pyplot as plt # 假设X_train和y_train已经是训练数据和目标值 # 创建Naive Bayes模型 bysmodel = MultinomialNB() bysmodel.fit(X_train, y_train) # 对测试集进行预测 y...
语言环境:Python 3.7 编译器:Jupyter Lab Pandas:1.3.5 Numpy:1.19.3 Scipy:1.7.3 Matplotlib:3.1.3 项目专栏:【Python实现经典机器学习算法】附代码+原理介绍 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...
Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的NaiveBayes 代码如下: #!/usr/bin/env python#encoding: utf-8__author__='Xiaolin Shen'fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB,BernoulliNBimportnumpy as npimportpandas as pdfromsklearnimportpreprocessingfromsklearnimportmodel_selectionimportmatplotlib.pyplot as ...
最容易理解的朴素贝叶斯分类器可能就是高斯朴素贝叶斯(Gaussiannaive Bayes)了,这个分类器假设每个标签的数据都服从简单的高斯分布。假如你有下面的数据 from sklearn.datasets import make_blobsX, y = make_blobs(100, 2, centers=2, random_state=2, cluster_std=1.5)plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c...
iris = datasets.load_iris()fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB clf = MultinomialNB() clf = clf.fit(iris.data, iris.target) y_pred=clf.predict(iris.data)print("多项分布朴素贝叶斯,样本总数: %d 错误样本数 : %d"% (iris.data.shape[0],(iris.target != y_pred).sum())) ...
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,对缺失数...
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 ...
要在Python上实现Naive Bayes分类器,我们必须通过sklearn.naive_bayes库和GaussianNB类的帮助创建我们的分类器,并使其适合我们的训练集。然后像往常一样,我们创建我们的混淆矩阵并可视化我们的训练集和测试集结果: # Data Preprocessing # Importing the Library ...
python scikit-learn valueerror naivebayes 我在学习方面遇到了问题。当我用".fit()训练它时,它会显示ValueError“ValueError:无法将字符串转换为float:'Casado'”这是我的代码:“” from sklearn.naive_bayes import GaussianNB import pandas as pd # 1. Create Naive Bayes classifier: gaunb = GaussianNB() ...
def __init__(self, alpha=3.822): """Initialize the SKLearn Naive Bayes model. Arguments: --- alpha: float Parameter to set the regularization strength of the model. """ super(NBModel, self).__init__() self.alpha = alpha self._model = MultinomialNB(alpha=alpha) logging.debug(self._...