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 ...
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_values=’auto’, categorical_features=’all’, dtype=<cla...
import numpy as np X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]]) Y = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) from sklearn.naive_bayes import GaussianNB clf = GaussianNB().fit(X, Y) print (clf.predict([[-0.8,-1]]) ) ''' partial_f...
from sklearn import datasets, model_selection,naive_bayes dic1 = datasets.load_wine() xtrain, xtest, ytrain, ytest = model_selection.train_test_split(dic1.data, dic1.target, test_size=0.3,random_state=1) m1 = naive_bayes.GaussianNB().fit(xtrain,ytrain) #高斯分布(正态分布) #m2 =...
其次naive是朴素的意思, 依赖的特征可能是多个,但是多个特征之间可能依赖, 朴素的含义,是假设这些特征的依赖是不存在的。 朴素贝叶斯在实际应用中效果很好, 尽管特征之间是存在依赖关系的。 reference: https://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html ...
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...
【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...
跟着Leo机器学习:sklearn之Naive Bayes 一个很有趣的个人博客,不信你来撩 fangzengye.com sklearn 框架 函数导图 1.9. Naive Bayes 1.9.1. Gaussian Naive Bayes fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB...
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. ...
"""# 导入库importnumpyasnp# 导入numpy库importpandasaspdfromsklearnimporttree#导入sklearn的决策树模型(包括分类和回归两种)importpydotplus#画句子的依存结构树importgraphviz#画决策树pdf图 (DataFrame)deftree_showpdf(data,labels):a=data.iloc[:,:-1]#特征矩阵b=data.iloc[:,-1]#目标变量clf=tree.Decis...