具体参考:sklearn.naive_bayes.MultinomialNB - scikit-learn 0.19.0 中文文档 - ApacheCN 3 .伯努利朴素贝叶斯: BernoulliNB 实现了用于多重伯努利分布数据的朴素贝叶斯训练和分类算法,即有多个特征,但每个特征 都假设是一个二元 (Bernoulli, boolean) 变量。 具体参考:sklearn.naive_bayes.BernoulliNB - scikit-learn...
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 =...
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 on applying Bayes’ theorem with strong (naive) featu...
class sklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None) GaussianNB类的主要参数仅有一个,即先验概率priors ,对应Y的各个类别的先验概率P(Y=Ck)P(Y=Ck)。这个值默认不给出,如果不给出此时P(Y=Ck)=mkmP(Y=Ck)=mkm。其中m为训练集样本总数量,mkmk为输出为第k类别的训练集样本数。如果给出的话就以priors 为...
drop(columns=['Survived'],axis=1) test_y = test_data['Survived'] ''' Create the object of the Naive Bayes model You can also add other parameters and test your code here Some parameters are : var_smoothing Documentation of sklearn GaussianNB: https://scikit-learn.org/stable/modules/...
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]) ...
用自定义 NaiveBayes 模型 # 用自定义 NaiveBayes 模型 model = NaiveBayes() model.fit(X_train, y_train) # 测试数据 print(model.score(X_test, y_test)) 1.0 从sklearn 包中调用GaussianNB 测试 #从sklearn 包中调用GaussianNB 测试 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB skl_model = GaussianNB...
跟着Leo机器学习:sklearn之Naive Bayes 一个很有趣的个人博客,不信你来撩 fangzengye.com sklearn 框架 函数导图 1.9. Naive Bayes 1.9.1. Gaussian Naive Bayes fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB...
机器学习算法1-朴素贝叶斯(Naive Bayes 本人是一名Android Developer, 对人工智能比较感兴趣,所以决定自学进入这一领域,一边学一边通过写日志的方式巩固自己的知识,也许写的不是很好,但是希望能够给志同道合的人们一些帮助。 朴素贝叶斯 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...
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], ...