3.1 Multinomial Naive Bayes Classifier 见代码&comment,不解释 #Multinomial Naive Bayes Classifier print '***\nNaive Bayes\n***' from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn import metrics newsgroups_test = fetch_20newsgroups(subset = 'test', categories = categories); fea_test = ...
1.sklearn.naive_bayes.MultinomialNB 多项式朴素贝叶斯(Multinomial Naive Bayes),即所有特征都是离散型的随机变量(例如在做文本分类时所使用的词向量就是离散型的).在sklearn中,这个方法的名称为MultinaomialNB.其相关信息如下: 注:在sklearn中,计算先验概率时并没有加入平滑项 示例 import textProc...
1.9.1. Gaussian Naive Bayes GaussianNB用于高斯朴素贝叶斯分类算法。它假设特征分布近似高斯分布: 参数σy 和μy 用最大似然法估计。 >>>fromsklearnimportdatasets>>> iris =datasets.load_iris()>>>fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB>>> gnb =GaussianNB()>>> y_pred =gnb.fit(iris.data, iris.tar...
2:高斯朴素贝叶斯(Gaussian Naive Bayes) 3:多项式朴素贝叶斯(Multinomial Naive Bayes) 4:伯努利朴素贝叶斯( Bernoulli Naive Bayes) 一:朴素贝叶斯算法说明 朴素贝叶斯算法是建立在每一个特征值之间时独立的基础上的监督学习分类算法,而这也是称他为 “朴素”贝叶斯的缘由,在现实环境中,很难达到两个特征值之间绝对的...
Scikit learn中实现朴素贝叶斯的方法来源于sklearn.naive_bayes 模块。在这个模块下,因为P(x_i | y)的计算方法不同,存在三种实现模块:Gaussian Naive Bayes、Multinomial Naive Bayes、Bernoulli Naive Bayes。接下来,将分别介绍这些模块的实现。 1、Bernoulli Naive Bayes介绍 ...
Complement Naïve Bayes It was designed to correct the severe assumptions made by Multinomial Bayes classifier. This kind of NB classifier is suitable for imbalanced data setsBuilding Naïve Bayes ClassifierWe can also apply Naïve Bayes classifier on Scikit-learn dataset. In the example below,...
2:高斯朴素贝叶斯(Gaussian Naive Bayes) 3:多项式朴素贝叶斯(Multinomial Naive Bayes) 4:伯努利朴素贝叶斯( Bernoulli Naive Bayes) 一:朴素贝叶斯算法说明 朴素贝叶斯算法是建立在每一个特征值之间时独立的基础上的监督学习分类算法,而这也是称他为 “朴素”贝叶斯的缘由,在现实环境中,很难达到两个特征值之间绝对的...
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官方文档查看https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.naive_bayes MultinomialNB 使用场景 Bernoulli分布一般应用于样本特...
④ SKLearn高级API讲解:包括简化代码量的流水线(Pipeline估计器),集成模型(Ensemble估计器)、有多类别-多标签-多输出分类模型(Multiclass 和 Multioutput 估计器)和模型选择工具(Model Selection估计器)。 1.机器学习简介关于本节内容,强烈推荐大家阅读ShowMeAI文章 图解机器学习 | 机器学习基础知识[4] 和 图解机器...
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB 5. from sklearn import metrics 6. newsgroups_test = fetch_20newsgroups(subset = 'test', 7. categories = categories); 8. fea_test = vectorizer.fit_transform(newsgroups_test.data); 9. #create the Multinomial Naive Bayesian Classifier 10. clf =...