代码: #coding:utf-8fromsklearnimportnaive_bayesimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisimportsysdata,lable=loadData()gnb=naive_bayes.BernoulliNB(alpha=1.0,binarize=.0,fit_prior=True,class_prior=None)y_pred=gnb.fit(data,lable).predict(data)print('Number of mis...
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...
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...
Scikit-learn 在Python 实现的情况下,我们还从处理数据集文件开始。为此,我们使用数字和熊猫库。在列表中,您可以看到用于从文件中检索数据并从中创建 ndarray 的函数,然后用于算法。 fromsklearn.naive_bayes import GaussianNBfromcommon.import_data import ImportDatafromsklearn.model_selection import train_test_split...
在本教程中,您将使用Scikit-learn(Python的机器学习工具)在Python中实现一个简单的机器学习算法。您将使用Naive Bayes(NB)分类器,结合乳腺癌肿瘤信息数据库,预测肿瘤是恶性还是良性。 在本教程结束时,您将了解如何使用Python构建自己的机器学习模型。关于Python的语法详见腾讯云开发者手册Python中文开发文档。
在scikit-learn里,朴素贝叶斯算法在sklearn.naive_bayes包里实现,包含本文介绍的几种典型的概率分布算法。其中GaussianNB实现了高斯分布的朴素贝叶斯算法,MultinomialNB实现了多项式分布的朴素贝叶斯算法,BernoulliNB实现了伯努利分布的朴素贝叶斯算法。朴素贝叶斯算法在自然语言处理领域有着广泛的应用,这里我们使用MultinomialNB来实现...
上一篇朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法笔记(一)-Python用Python基本实现了朴素贝叶斯算法的分类,这一节将基于scikit learn中的朴素贝叶斯相关模型来实现算法。 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、Mul...
Scikit-learn使用总结 作者Cer_ml 在机器学习和数据挖掘的应用中,scikit-learn是一个功能强大的python包。在数据量不是过大的情况下,可以解决大部分问题。学习使用scikit-learn的过程中,我自己也在补充着机器学习和数据挖掘的知识。这里根据自己学习sklearn的经验,我做一个总结的笔记。另外,我也想把这篇笔记一直更新...
How Naive Bayes classifier works? Classifier building in Scikit-learn Zero Probability Problem It's advantages and disadvantages To easily run all the example code in this tutorial yourself, you can create a DataLab workbook for free that has Python pre-installed and contains all code samples. Fo...
让我们通过一个完整的实战案例来加深理解：使用Scikit-Learn构建一个邮件分类器，区分垃圾邮件和非垃圾邮件。1from sklearn.datasets import load_digits 2from sklearn.naive_bayes import GaussianNB 3 4# 加载手写数字数据集 5digits = load_digits() 6X, y = digits.data, digits.target 7 8# 创建高斯朴素...