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 mislabeled points out of a total {0} points : {1}'.format(np.asarray(data).shape[0],(...
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...
# 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...
H. Zhang (2004).The optimality of Naive Bayes.Proc. FLAIRS. 1.9.1. 高斯朴素贝叶斯 GaussianNB实现了运用于分类的高斯朴素贝叶斯算法。特征的可能性(即概率)假设为高斯分布: 参数 和 使用最大似然法估计。 >>> 代码语言:javascript 复制 >>>from sklearnimportdatasets>>>iris=datasets.load_iris()>>>from...
结果和摘要 Naive Bayes 分类器用于 Scikit-learn 实现的准确率为 56.5%,而 ML.NET为 41.5%。差异可能是由于其他算法实现方式造成的,但仅基于准确性,我们无法说明哪种方法更好。但是,我们可以说,机器学习算法一种有前途的方式开始出现,即使用 C# 和ML.NET。
naive_bayes.MultinomialNB 多项式分布下的NB naive_bayes.ComplementNB 补充NB 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。
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...
This method will Fit Gaussian Naive Bayes classifier according to X and y. 2 get_params(self[, deep]) With the help of this method we can get the parameters for this estimator. 3 partial_fit(self, X, y[,classes, sample_weight]) This method allows the incremental fit on a batch of ...