MultinomialNB 用于多项式分布朴素贝叶斯算法,是两种经典的贝叶斯算法之一,被用于文本分类(数据常用词频向量表示,tf-idf向量也常使用)。每个分类 y 的分布被参数化为向量 θy = (θy1,θy2,...,θyn),n 为特征的个数(文本分类中,为单词的个数),θyi 表示条件概率 P(xi|y), 即特征 i 在分类 y 中出现...
今天我们将会使用Python中的scikit-learn库来演示如何使用朴素贝叶斯分类器对著名的鸢尾花(Iris)数据集进行分类。 1 导入库 首先,我们需要导入必要的库: importnumpyasnp fromsklearnimportdatasets fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB fromsklearn.model_s...
1、高斯朴素贝叶斯只有一个参数,priors,是一个允许人为设定的先验概率,如源码所示。 2、各属性值含义在源码中已经说明。 2、BernoulliNB类,伯努利朴素贝叶斯 后验(条件)概率公式: 代码: #coding:utf-8fromsklearnimportnaive_bayesimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisimportsy...
# 3、导入高斯朴素贝叶斯分类器(训练数据是数值类型的数据,这里假设每个特征服从高斯分布,因此选择高斯朴素贝叶斯来进行分类计算) from sklearn.naive_bayes import GaussianNB # 如果训练数据是离散的,则使用基于类目特征的朴素贝叶斯CategoricalNB,相应的语句为:from sklearn.naive_bayes import CategoricalNB from sklearn...
什么是朴素贝叶斯分类器? 朴素贝叶斯分类器如何工作? Scikit-learn 中的分类器构建 零概率问题 它的优点和缺点 1 分类工作流程 无论何时执行分类,第一步都是了解问题并识别潜在的特征和标签。 特征是影响标签结果的那些特征或属性。 例如,在贷款分配的情况下,银行经理确定客户的职业、收入、年龄、地点、以前的贷款历...
在scikit-learn库中朴素贝叶斯由于数据分布的不同,主要分为以下三种BernoulliNB、GaussianNB和MultinomialNB,先验分布分别对应伯努利分布、高斯分布和多项式分布。 接下来将会讨论这三者的区别,由于MUltinomiallNB用的比较多,因此会细讲该模型。由于是从官方文档翻译而来,翻译会略有偏颇,有兴趣的也可以去scikit-learn官方文档查...
一:高斯朴素贝叶斯 通过假设P(xi | Y)是服从于高斯分布的。它会自动计算某个Y的条件下,某个特征的的均值和方差,然后代入具体值的话就是得到了具体的条件概率。它适用于连续变量。 # 高斯朴素贝叶斯 import numpy as np from sklearn.datasets import load_digits ...
朴素贝叶斯(Naive Bayers)算法是一种基于概率统计的分类方法。它在条件独立假设的基础上,使用贝叶斯定理构建算法,在文本处理领域有广泛的应用。 1.朴素贝叶斯算法原理 朴素贝叶斯算法,需要从贝叶斯定理说起,它是一个条件概率公式。 1.贝叶斯定理 先来看一个案例。某警察使用一个假冒伪劣的呼吸测试仪来测试司机是否醉驾...
1. scikit-learn 朴素贝叶斯类库概述 朴素贝叶斯是一类比较简单的算法,scikit-learn中朴素贝叶斯类库的使用也比较简单。相对于决策树,KNN之类的算法,朴素贝叶斯需要关注的参数是比较少的,这样也比较容易掌握。在scikit-learn中,一共有3个朴素贝叶斯的分类算法类。分别是GaussianNB,MultinomialNB和BernoulliNB。其中GaussianNB就...
在scikit-learn中,一共有3个朴素贝叶斯的分类算法类。分别是: GaussianNB 先验为高斯分布的朴素贝叶斯 MultinomialNB 先验为多项式分布的朴素贝叶斯 BernoulliNB 先验为伯努利分布的朴素贝叶斯 一般来说,如果样本特征的分布大部分是连续值,使用GaussianNB会比较好。如果如果样本特征的分大部分是多元离散值,使用MultinomialNB比较...