过去绘制学习曲线都是以算法类的某个参数的取值为横坐标,今天来使用sklearn中自带的绘制学习曲线的类learning_curve,在这个类 中执行交叉验证并从中获得不同样本量下的训练和测试的准确度。 #首先导入需要的模块和库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.naive_bayes import Gaussi...
metric_params:dict, default=None,度量函数的附加关键字参数。 n_jobs:int, default=None。neighbors.RadiusNeighborsClassifier函数参数: radius:float, default=1.0,radius_neighbors 查询默认使用的参数空间范围。 weights:{‘uniform’, ‘distance’}, callable or None, default=’uniform’。 weights:{‘uniform’...
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...
其中GaussianNB就是先验为高斯分布的朴素贝叶斯, MultinomialNB就是先验为多项式分布的朴素贝叶斯, 而BernoulliNB就是先验为伯努利分布的朴素贝叶斯。 这三个类适用的分类场景各不相同,一般来说,如果样本特征的分布大部分是连续值,使用GaussianNB会比较好。 如果如果样本特征的分大部分是多元离散值,使用MultinomialNB比较合适。
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gsn = GaussianNB() ''' __init__函数 def __init__(self, priors=None): self.priors = priors priors=None,先验概率 用法: gsn.fit(X_train, y_train) y_pred = gsn.predict(X_test) ''' 线性判别分析 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14...
这个参数是在需要考虑先验概率的情况下,人为设置先验概率,默认为None时,模型自己计算,否则,就自己输入一个表示各个类别分布概率的数组。 2.4 sklearn.naive_bayes.GaussianNB(高斯分布、连续值) sklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None) -priors,设置先验概率, 这个值默认为None,如果不给出此时P(Y=Ck)=mk/m。
该步骤在 Scikit-Learn 的 sklearn.naive_bayes.GaussianNB 评估器中实现: from sklearn.naive_bayes import GaussianNBmodel = GaussianNB()model.fit(X, y); 1. 现在生成一些新数据来预测标签: rng = np.random.RandomState(0)Xnew = [-6, -14] + [14, 18] * rng.rand(2000, 2)ynew = model.pr...
H. Zhang (2004).The optimality of Naive Bayes.Proc. FLAIRS. 1.9.1. 高斯朴素贝叶斯# GaussianNB实现了用于分类的高斯朴素贝叶斯,其将特征的似然假定成高斯: 参数** σy和μy **的值是使用最大似然来估计出的。 >>>fromsklearnimportdatasets>>>iris=datasets.load_iris()>>>fromsklearn.naive_bayesimpo...
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 ...