Python机器学习应用之朴素贝叶斯篇
作者：柚子味的羊 发布时间：2024-01-02 23:11:15
标签：Python,朴素贝叶斯,机器学习
朴素贝叶斯（Naive Bayes，NB）：朴素贝叶斯分类算法是学习效率和分类效果较好的分类器之一。朴素贝叶斯算法一般应用在文本分类，垃圾邮件的分类，信用评估，钓鱼网站检测等。
1、鸢尾花案例
#％％库函数导入
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import numpy as np
# 加载莺尾花数据集
from sklearn import datasets
# 导入高斯朴素贝叶斯分类器
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
#％％数据导入&分析
X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
#％％查看数据集
print(X)#特征集
print(y)#现象
#％％模型训练
# 假设每个特征都服正态分布，使用高斯朴素贝叶斯进行计算
clf = GaussianNB(var_smoothing=1e-8)
clf.fit(X_train, y_train)
#％％模型预测
# 评估
y_pred = clf.predict(X_test)
acc = np.sum(y_test == y_pred) / X_test.shape[0]
print("Test Acc : ％.3f" ％ acc)
# 预测
#对第一行数据预测
y_proba = clf.predict_proba(X_test[:1])
#使用predict()函数得到预测结果
print(clf.predict(X_test[:1]))
#输出预测每个标签的概率，预测标签为0，1，2的概率分别为数组的三个值
print("预计的概率值:", y_proba)
运行结果
2、小结
predict（）函数和predict_proba（）函数的区别： predict（）函数用于预测标签，直接得到预测标签。predict_proba（）函数得到的是测试集预测得到的每个标签的概率。如果测试集一共有30个数据集，数据原本有3个标签，那么使用predict（）函数将会得到30个具体预测得到的标签值，是一个【130】的数组，使用predict_proba（）函数得到的是30个数据集分别取得3个标签的概率，是一个【303】的数组。
我又回来了，继续更新~ 欢迎交流
来源：https://blog.csdn.net/qq_43368987/article/details/122297194
0
投稿猜你喜欢
Python类的继承在OOP（ObjectOrientedProgramming）程序设计中，当我们定义一个class的时候，可以从某个现有- 用最新版本（2.1.0）的pyshp解析shp文件的records时：records = sf.records()如果records里面含有
- 这篇文章主要介绍了Python类如何定义私有变量,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以
- 前言一、查看安装的库1.命令查询pip list2.从安装路径site-packages查看二、导出库安装文件1.导出在我们要导出的库文件夹
- 因为我博客使用的Disqus代理服务下线，博客的评论系统可能有一阵子没有工作了。惭愧的是我竟然最近才发现，我的工作环境一直是没有GFW存在的
- python注释方法方式1单行注释：shift + #（在代码的最前面输入，非选中代码进行注释）多行注释：同单行一样在每一行的前面输入shi
- 概述线性回归 (Linear Regression) 是利用回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系.对线性回归还不是很了解的同
- 本文实例讲述了php中debug_backtrace、debug_print_backtrace和匿名函数用法。分享给大家供大家参考。具体分
- 本文实例讲述了Python面向对象之私有属性和私有方法。分享给大家供大家参考，具体如下：01. 应用场景及定义方式应用场景在实际开发中，对象
- 昨天去面试，百度题果然不一样，笔试我就蒙了，现在能记住两道题，笔试：1、title和alt 区别2、三列布局 左边裂固定宽度左对齐，右边列固
- 在开发和调试基于XML的应用的时候，程序员往往为找不到合适的快速桌面XPATH测试软件发愁。诚然，市面上有成套的XML编辑软件，但是它们往往
- 本文实例讲述了php生成随机数/生成随机字符串的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：有时候我们的项目需要生成随机数，但是又不想那么麻烦，那
- 我开发了一个程序，数据在服务器端处理，通过ODBC和Access通讯。在实际应用中，调用后台存储过程不方便，花费时间也长。有什么好办法可以在
- 这是我研究网页切片算法的一个汇总想法。之前我写过:一种面向搜索引擎的网页分块、切片的原理，实现和演示，随着工作的深入，逐渐碰到以
- 1.如果每页都增加打印时间,又如何设置?打印时间的,你可以参考 for(var i=0;i<page.length;i++)
- Python encode()方法encode() 方法为字符串类型（str）提供的方法，用于将 str 类型转换成 bytes 类型，这个
- 最近在使用tensorflow进行网络训练的时候，需要提取出别人训练好的卷积核的部分层的数据。由于tensorflow中的tensor和py
- 一 前言pandas学到分组迭代，那么基础的pandas系列就学的差不多了，自我感觉不错，知识追寻者用pandas处理过一些数据，蛮好用的；
- 如下：import pandas as pddf = pd.DataFrame({'Country':['China
- 本文实例讲述了Django实现图片文字同时提交的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：jQuery为我们网站开发解决了很多问题，使我们的
