在机器学习的世界里,分类问题是十分常见的任务之一。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 fromskle...
from sklearn import datasets # 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 imp...
假设概率是2分类的,离散变量,且是二类的特征。 BernoulliNB实现了朴素贝叶斯训练和分类算法是根据多元伯努利分布的分布数据;例如,可能会有多个特征,但每一个被假定为一个二进制值(伯努利、布尔)变量。因此,这类要求的样品被表示为二进制值的特征向量;如果交给其他任何类型的数据,一个bernoullinb实例可以进行输入(取决于...
另一方面,尽管朴素贝叶斯分类被归纳为一个高效的分类器,但是他有一个坏的估计,因为对于他的输出预测并不能被认真看待 上边提到了不同的贝叶斯分类算法是因为他们对P(Xi|y)做出了不同的假设,下面我们就来看集中常见的P(Xi|y)的假设以及scikit-learn中的实现方法 二:高斯朴素贝叶斯 GaussianNB继承高斯朴素贝叶斯,特征...
朴素贝叶斯是一种监督学习的算法,基于贝叶斯公式和“朴素”的假设——特征之间相互独立。给出分类变量y和相互之间独立的特征x1到xn,贝叶斯公式如下: 根据独立性假设有 对于所有的i,它们的关系可以表示为 上面的公式中,P(x1,x2,...,xn)为一个常数,因此可以用下面的判别规则: ...
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...
朴素贝叶斯(naive_bayes)模块只有三个类:GaussianNB(高斯)、BernoulliNB(伯努利)和MultinomialNB(多项),不同的类要求特征值服从对应的分布,即高斯分布、二项分布和多项分布。原理基于贝叶斯公式,比较简单。 这里详细地介绍每个类,无法像前几章做到结果可视化,所以单纯的将运行结果截图。
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就是先验为高斯分布的朴素贝叶斯,Multinomi...
scikit-learn库之朴素贝叶斯 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...
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...