fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizervec=CountVectorizer()X_train=vec.fit_transform(X_train)X_test=vec.transform(X_test)#sklearn.naive_bayes里导入朴素贝叶斯模型fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB#使用默认配置初始化朴素贝叶斯模型mnb=MultinomialNB()#利用训练数据对模型参数进行估计mnb....
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 ...
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...
sklearn.naive_bayes.GaussianNB。python Copy code from sklearn.naive_bayes import GaussianNB model = GaussianNB()model.fit(X_train, y_train)多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）：适用于离散型特征，通常是表示计数的整数型特征。常用于文本分类问题。sklearn.naive_bayes.MultinomialNB。python Copy code...
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: ...
""" #高斯朴素贝叶斯 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) ...
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 广告位招租 联系QQ:5245112(WX同号) 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. ...
sklearn naive bayes源代码 sklearn onehotencoder 概要 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:...
机器学习分类实例——SVM(修改)/Decision Tree/Naive Bayes 20180427 28笔记、30总结 已经5月了,毕设告一段落了,该准备论文了。前天开会老师说,希望我以后做关于语义分析那一块内容,会议期间还讨论了学姐的知识图谱的知识推理内容,感觉也挺有趣的,但是感觉应该会比较
百度试题 题目若要构建高斯朴素贝叶斯模型,可使用sklearn.naive_bayes中的哪个函数? A.MLPClassifier()B.KNeighborsClassifier()C.SVC()D.GaussianNB()相关知识点: 试题来源: 解析 D.GaussianNB()