具体参考:sklearn.naive_bayes.MultinomialNB - scikit-learn 0.19.0 中文文档 - ApacheCN 3 .伯努利朴素贝叶斯: BernoulliNB实现了用于多重伯努利分布数据的朴素贝叶斯训练和分类算法,即有多个特征,但每个特征 都假设是一个二元 (Bernoulli, boolean) 变量。 具体参考:sklearn.naive_bayes.BernoulliNB - scikit-learn ...
sklearn naive bayes源代码 sklearn onehotencoder 概要 在sklearn 包中,OneHotEncoder 函数非常实用,它可以实现将分类特征的每个元素转化为一个可以用来计算的值。本篇详细讲解该函数的用法,也可以参考官网sklearn.preprocessing.OneHotEncoder。 解析 该函数在sklearn.preprocessing类中,格式为: OneHotEncoder(n_value...
(正态分布) #m2 = naive_bayes.MultinomialNB().fit(xtrain,ytrain) #多项式分布 #m3 = naive_bayes.BernoulliNB().fit(xtrain,ytrain) #伯努利分布 s1 = m1.score(xtest,ytest) #准确率 pre=m1.predict(xtest) #预测的分类 pre_pro=m1.predict_proba(xtest) #在各分类上的预测概率 print(s1) ...
highlight=bayes#module-sklearn.naive_bayes 高斯贝叶斯接口面向连续性特征 -- 例如鸢尾花分类 Category接口面向离散型特征 贝努力接口面向真假型特征 Thesklearn.naive_bayesmodule implements Naive Bayes algorithms. These are supervised learning methods based on applying Bayes’ theorem with strong (naive) featu...
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB clf = BernoulliNB() clf.fit(X, Y) BernoulliNB(alpha=1.0, binarize=0.0, class_prior=None, fit_prior=True) print(clf.predict(X[2:3])) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11.
Sklearn Naive Bayes GaussianNB 是一种基于高斯分布的朴素贝叶斯分类器。朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类方法,假设特征之间相互独立(即“朴素”)。GaussianNB 特别适用于连续型数据,它假设特征服从高斯分布(正态分布)。 相关优势 简单高效:朴素贝叶斯分类器计算简单,训练速度快,适合大规模数据集。 易于实现:在...
1.9. Naive Bayes 1.9.1. Gaussian Naive Bayes fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB X, y = load_iris(return_X_y=True) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.5, random_...
【导读】众所周知，Scikit-learn（以前称为scikits.learn）是一个用于Python编程语言的免费软件机器学习库...
机器学习扩展库sklearn的naive_bayes模块提供了朴素贝叶斯算法的实现。 A. 对 B. 错 点击查看答案 你可能感兴趣的试题 单项选择题 对于月末没有在产品的企业,所归集的全部基本生产成本都是( ) A. 本月在产品成本 B. 本月期间成本 C. 本月完工产品的成本 D. ...
开发者ID:ririhedou,项目名称:dr_droid,代码行数:39,代码来源:GetMLPara.py 注:本文中的sklearn.naive_bayes方法示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。