ans = enc.transform([[0, 1, 3]]).toarray() # 如果不加 toarray() 的话,输出的是稀疏的存储格式,即索引加值的形式,也可以通过参数指定 sparse = False 来达到同样的效果 print(ans) # 输出 [[ 1. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 1.]] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12...
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 0.19.0 中文文档 - ApacheCN 四:参考文献 1. 2. sklearn.naive_bayes.MultinomialNB - scikit-learn 0.19.0 ...
class sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha=1.0, fit_prior=True, class_prior=None) alpha:先验平滑因子,默认等于1,当等于1时表示拉普拉斯平滑。 fit_prior:是否去学习类的先验概率,默认是True class_prior:各个类别的先验概率,如果没有指定,则模型会根据数据自动学习, 每个类别的先验概率相同,等于类标记总个...
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_bayesimportGaussianNB>>>gnb=GaussianNB()>>>y_pred=gnb.fit(iris.data,iris.target).predict(iris.data)>>>print("Number of mislabeled points out of a total %d...
>>> from sklearn.datasets import load_iris >>> from sklearn.model_selection import train_test_split >>> from sklearn.naive_bayes import GaussianNB >>> 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_...
(2) Naive Bayes 朴素贝叶斯在代码上,和SVM也是一样的,但是在预测的时候,有个地方报错了 new_pred_y1= clf.predict(new_test_x.reshape(1,-1)) 报错: TypeError: ufunc'subtract'did not contain a loop with signature matching typesdtype('<U32')dtype('<U32')dtype('<U32') ...
决策树Cart算法,使用sklearn内置决策树函数。 屏幕快照 2019-05-30 下午5.43.44.png 实现 #!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-""" Created on Wed May 29 20:11:50 2019 @author: xx """# 导入库importnumpyasnp# 导入numpy库importpandasaspdfromsklearnimporttree#导入sklearn的决策树...
朴素贝叶斯模型是一组非常简单快速的分类算法,通常适用于维度非常高的数据集。因为运行速度快,而且可调参数少,因此非常适合为分类问题提供快速粗糙的基本方案。本节重点介绍朴素贝叶斯分类器(naiveBayes classifiers)的工作原理,并通过一些示例演示朴素叶斯分类器在经典数据集上的应用。
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: ...