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_...
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_pred = bysmodel.predict(X_test) accuracy ...
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...
[python机器学习及实践(2)]Sklearn实现朴素贝叶斯 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 1.朴素贝叶斯简介 朴素贝叶斯(Naive Bayes)是一个基于贝叶斯理论的分类器。它会单独考量每一唯独特征被分类的条件概率,进而综合这些概率并对其所在的特征向量做出分类预测。 因此,朴素贝叶斯的基本数据假设是:各个维度上的特征...
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 ...
from sklearn.naive_bayesimportGaussianNB 2. 准备数据 接下来,我们准备一个示例数据集,例如鸢尾花数据集: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 iris=load_iris()X=iris.data y=iris.target 3. 划分训练集和测试集 然后,我们将数据集划分为训练集和测试集: ...
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 ...
sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha = 1.0) 朴素贝叶斯分类 alpha:拉普拉斯平滑系数 # 朴素贝叶斯进行文本分类 from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer ...
在这篇文章中,我们介绍多项式朴素贝叶斯分类器是如何工作的,然后使用scikit-learn作为实际工作的示例来介绍如何使用。 与假设高斯分布的高斯朴素贝叶斯分类器相反,多项式朴素贝叶斯分类器依赖于多项分布。通过学习/估计每个类的多项概率来“拟合”多项式分类器-使用平滑技巧来处理空特征。Multinomial Naive Bayes(多项式朴素贝...
.naive_bayes:朴素贝叶斯模型算法库 .tree:决策树模型算法库 .svm:支持向量机模型算法库 .neural_network:神经网络模型算法库 .neightbors:最近邻算法模型库 1. 使用sklearn实现线性回归 线性回归一般用于预测 使用sklearn包中的linear_model模块,linear_model中的LinearRegression函数 ...