import sklearnfromsklearnimportdatasets (2)导入数据划分器 sklearn的数据划分model_selection主要功能是将数据集进行训练集和测试集的划分。 fromsklearnimportmodel_selection (3)导入贝叶斯分类模型 sklearn的分类模型naive_bayes,主要功能是构建贝叶斯分类模型。 fromsklearnimportnaive_bayes (4)导入模型度量 sklearn...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split 4.2 定义随机数种子 在机器学习任务中,随机数种子的作用是确保实验结果的可重复性。具体来说,机器学习算法中通常会涉及到一些随机性,比如 随机初始化参数、随机选...
在scikit-learn库，根据特征数据的先验分布不同，给我们提供了5种不同的朴素贝叶斯分类算法（sklearn.naive_bayes: Naive Bayes模块），分别是伯努利朴素贝叶斯（BernoulliNB），类朴素贝叶斯（CategoricalNB），高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）、补充朴素贝叶斯（ComplementNB） 。这5种算法适合...
importseabornassns fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB # Define the vocabulary vocabulary = ['good', 'bad', 'excellent', 'poor', 'great', 'terrible', 'awesome', 'awful', 'fantastic', ...
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB # import some data to play with iris = load_iris() # we only take the first two features. We could avoid this ugly # slicing by using a two-dim dataset X = iris.data[:, :2] y = iris.target ...
调用sklearn接口提供的模型 代码: importnumpyasnpfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB np.random.seed(0)fromdatasProcessimportX_train,y_train,X_test,y_test model=MultinomialNB()model.fit(X_train,y_train)trainScore=model.score(X_train,y_train)testScore=model.score(X_test,y_test)print(f'tr...
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())) ...
python机器学习-朴素贝叶斯(Naive Bayes)模型建立及评估。 实现代码: # 导入需要的库 from warnings import simplefilter simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning) import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split
1. scikit-learn库:这是Python中最常用的机器学习库之一,提供了完整的贝叶斯分类算法实现。其中,sklearn.naive_bayes模块包含了多种贝叶斯分类算法的实现,包括高斯朴素贝叶斯(Gaussian Naive Bayes)、多项式朴素贝叶斯(Multinomial Naive Bayes)和伯努利朴素贝叶斯(Bernoulli Naive Bayes)。这些模型都有相应的fit()和predict...
什么是朴素贝叶斯(Naive Bayes) 拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing) 应用:遇到连续变量怎么办?(多项式分布,高斯分布) Python代码(sklearn库) 先验概率与后验概率 引例 想象有 A、B、C 三个不透明的碗倒扣在桌面上,已知其中有(且仅有)一个瓷碗下面盖住一个鸡蛋。此时请问,鸡蛋在 A 碗下面的概率是多少?答曰 1/3...