naive_bayes.GaussianNB 高斯分布下的朴素贝叶斯 naive_bayes.MultinomialNB 多项式分布下的朴素贝叶斯 naive_bayes.ComplementNB 补集朴素贝叶斯 虽然朴素贝叶斯使用了过于简化的假设,这个分类器在文档分类和垃圾邮件过滤等领域中都运行良好。而且由于贝叶斯是从概率角度进行估计,它所需要的样本量比较少,极端情况下甚至我们可以...
class sklearn.naive_bayes.GaussianNB (priors=None, var_smoothing=1e-09) 如果Xi是连续值,通常Xi的先验概率为高斯分布(也就是正态分布),即在样本类别Ck中,Xi的值符合正态分布。以此来估计每个特征下每个类别上的条件概率。对于每个特征下的取值,高斯朴素贝叶斯有如下公式: prior 可输入任何类数组结构,形状为(...
具体参考:sklearn.naive_bayes.GaussianNB - scikit-learn 0.19.0 中文文档 - ApacheCN 2 . 多项式分布朴素贝叶斯: MultinomialNB 实现了服从多项分布数据的朴素贝叶斯算法,也是用于文本分类经典朴素贝叶斯算法之一 具体参考:sklearn.naive_bayes.MultinomialNB - scikit-learn 0.19.0 中文文档 - ApacheCN 3 .伯努利朴...
当我用".fit()训练它时,它会显示ValueError“ValueError:无法将字符串转换为float:'Casado'”这是我的代码:“” from sklearn.naive_bayes import GaussianNB import pandas as pd # 1. Create Naive Bayes classifier: gaunb = GaussianNB() # 2. Create dataset: dataset = pd.read_csv("archivos_de_datos...
区别: 几种朴素贝叶斯分类器的区别在于对于 分布的假设,即假设 满足的形式。 一、高斯NB 导入 fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB 假设特征的似然函数满足, 和 采用“最大似然估计” 二、Multinomial NB 导入 fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB ...
classsklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None) priors:先验概率大小,如果没有给定,模型则根据样本数据自己计算(利用极大似然法)。 对象 class_prior_:每个样本的概率 class_count:每个类别的样本数量 theta_:每个类别中每个特征的均值 sigma_:每个类别中每个特征的方差 ...
classsklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None) priors:先验概率大小,如果没有给定,模型则根据样本数据自己计算(利用极大似然法)。 对象 class_prior_:每个样本的概率class_count:每个类别的样本数量theta_:每个类别中每个特征的均值sigma_:每个类别中每个特征的方差 ...
class sklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None) priors:先验概率大小,如果没有给定,模型则根据样本数据自己计算(利用极大似然法)。 对象 class_prior_:每个样本的概率 class_count:每个类别的样本数量 theta_:每个类别中每个特征的均值 sigma_:每个类别中每个特征的方差 多项式分布贝叶斯 适用于服从多项分布的特征...
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。 >>> from sklearn import datasets >>> iris = datasets.load_iris() >>> from sklearn.naive_bayes import GaussianNB >>> gnb = GaussianNB() ...
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB # import some data to play with iris = load_iris() # we only take the first two features. We could avoid this ugly # slicing by using a two-dim dataset X = iris.data[:, :2] y = iris.target ...