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...
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...
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...
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 多项式分布贝叶斯 适用于服从多项分布的特征数据。
求解出参数后,带入一个 Xi=xi 的值,就能够得到一个的 P(Xi=xi|Y=yk) 概率取值。最后再求连乘便能够获得相应的概率。 代码语言:javascript 复制 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB GaussianNB(priors=None, var_smoothing=1e-09) priors : array-like, shape (n_classes,) 可输入任何类数组结构...
Gaussian Naive Bayes (GaussianNB)(1.9.1) 参数: priors : array-like, shape (n_classes,),先验概率,如果设置了先验概率则不会根据数据调整。 属性: 1、class_prior_ : array, shape (n_classes,),每个类别的概率。 2、class_count_ : array, shape (n_classes,),每个类别观察训练样本的数量。
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 ...
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。
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 ...
sklearn中对应的函数为MultinomialNB,类似于GaussianNB()。代码如下 clf = MultinomialNB().fit(X, y) 1. 函数其他参数改动可参考官网文档: http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.naive_bayes.MultinomialNB.html#sklearn.naive_bayes.MultinomialNB ...