https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html?highlight=bayes#module-sklearn.naive_bayes 高斯贝叶斯接口面向连续性特征 -- 例如鸢尾花分类 Category接口面向离散型特征 贝努力接口面向真假型特征 Thesklearn.naive_bayesmodule implements Naive Bayes algorithms. These are supervised learning methods based ...
labels_train = ([1, 1, 1, 2, 2, 2]) #引入高斯朴素贝叶斯 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB #实例化 clf = GaussianNB() #训练数据 fit相当于train (features_train, labels_train) #输出单个预测结果 features_test = ([-0.8,-1]) labels_test = ([1]) pred = (features_test) pr...
[1, 2, 3, 4, 5, 6]) from sklearn.naive_bayes import GaussianNB clf = GaussianNB().fit(X, Y) print (clf.predict([[-0.8,-1]]) ) ''' partial_fit说明:增量的训练一批样本 这种方法被称为连续几次在不同的数据集,从而实现核心和在线学习,这是特别有用的,当数据集很大的时候,不适合在内存...
导入高斯NaiveBayes代码: 2.贝叶斯规则Bayes rule 2.1 条件概率、全概率、贝叶斯 可以参考360图书馆 条件概率 P(A|B)=P(AB)P(B),P(B|A)=P(AB)P(A)...sklearn 朴素贝叶斯的使用 贝叶斯模型 高斯分布(正太分布)朴素贝叶斯 伯努利分布朴素贝叶斯 多项式分布朴素贝叶斯 使用 GaussianNB里面有两个参数 priors:...
sklearn中的三种朴素贝叶斯分类器分别为高斯朴素贝叶斯分类器,多项分布朴素贝叶斯分类器,以及伯努利朴素贝叶斯分类器(对应二线分布) 其使用方法如下: 代码语言:avrasm AI代码解释 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb = GaussianNB() y_pred = gnb.fit(iris.data, iris.target).predict(iris.data) ...
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()
from sklearn import datasets, model_selection,naive_bayes dic1 = datasets.load_wine() xtrain, xtest, ytrain, ytest = model_selection.train_test_split(dic1.data, dic1.target, test_size=0.3,random_state=1) m1 = naive_bayes.GaussianNB().fit(xtrain,ytrain) #高斯分布(正态分布) #m2 =...
朴素贝叶斯(naive Bayes)原理 朴素贝叶斯方法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 贝叶斯定理:条件概率推理,利用条件概率来对一些事情进行推断。 特征条件独立假设:用于分类的特征在类确定的情况下都是条件独立的。 1. 贝叶斯分类基本原理: 对于给定集合{X,Y},首先求取类别Y的分布概率,这是先验概率分布...
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 data = load_iris() X, y = data.data, data.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ...
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB import pandas as pd # 1. Create Naive Bayes classifier: gaunb = GaussianNB() # 2. Create dataset: dataset = pd.read_csv("archivos_de_datos/Datos_Historicos_Clientes.csv") X_train = dataset.drop(["Compra"], axis=1) #Here I removed the last...