#1.使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类
#尝试使用3种不同类型的朴素贝叶斯:
#高斯分布型,多项式型,伯努利型
from sklearn import datasets
iris=datasets.load_iris()
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB #高斯分布型
gnb=GaussianNB()
pred=gnb.fit(iris.data,iris.target)
y_pred=gnb.predict(iris.data)
print(iris.data.shape[],(iris.target != y_pred).sum())

150  6

from sklearn import datasets
iris=datasets.load_iris()
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB #伯努利型
gnb=BernoulliNB()
pred=gnb.fit(iris.data,iris.target)
y_pred=gnb.predict(iris.data)
print(iris.data.shape[],(iris.target != y_pred).sum())

150  100

from sklearn import datasets
iris=datasets.load_iris()
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB #多项式型
gnb=MultinomialNB()
pred=gnb.fit(iris.data,iris.target)
y_pred=gnb.predict(iris.data)
print(iris.data.shape[],(iris.target != y_pred).sum())

150  7

#2.使用sklearn.model_selection.cross_val_score(),对模型进行验证。
#检测模型的好坏BernoulliNB
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
from sklearn.model_selection import cross_val_score
gnb = BernoulliNB()
scores=cross_val_score(gnb,iris.data,iris.target,cv=)
print("Accuray:%.3f"%scores.mean())

Accuray:0.333
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import cross_val_score
gnb = MultinomialNB()
scores=cross_val_score(gnb,iris.data,iris.target,cv=)
print("Accuray:%.3f"%scores.mean())

Accuray:0.953

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.model_selection import cross_val_score
gnb = GaussianNB()
scores=cross_val_score(gnb,iris.data,iris.target,cv=)
print("Accuray:%.3f"%scores.mean())
Accuray:0.953
 
												

11.sklearn中的朴素贝叶斯模型及其应用的更多相关文章

  1. sklearn中的朴素贝叶斯模型及其应用

    1.(1)多项式 from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() from sklearn.naive_bayes import G ...

  2. 统计学习1:朴素贝叶斯模型(Numpy实现)

    模型 生成模型介绍 我们定义样本空间为\(\mathcal{X} \subseteq \mathbb{R}^n\),输出空间为\(\mathcal{Y} = \{c_1, c_2, ..., c_K\ ...

  3. 第十三次作业——回归模型与房价预测&第十一次作业——sklearn中朴素贝叶斯模型及其应用&第七次作业——numpy统计分布显示

    第十三次作业——回归模型与房价预测 1. 导入boston房价数据集 2. 一元线性回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示. 3. 多元线性回归模型,建立13个变量与房价之间的预测模 ...

  4. 一步步教你轻松学朴素贝叶斯模型算法Sklearn深度篇3

    一步步教你轻松学朴素贝叶斯深度篇3(白宁超   2018年9月4日14:18:14) 导读:朴素贝叶斯模型是机器学习常用的模型算法之一,其在文本分类方面简单易行,且取得不错的分类效果.所以很受欢迎,对 ...

  5. 机器学习Matlab打击垃圾邮件的分类————朴素贝叶斯模型

    该系列来自于我<人工智能>课程回顾总结,以及实验的一部分进行了总结学习机 垃圾分类是有监督的学习分类最经典的案例,本文首先回顾了概率论的基本知识.则以及朴素贝叶斯模型的思想.最后给出了垃圾 ...

  6. PGM:贝叶斯网表示之朴素贝叶斯模型naive Bayes

    http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52469064 独立性质的利用 条件参数化和条件独立性假设被结合在一起,目的是对高维概率分布产生非常紧凑 ...

  7. Python实现 利用朴素贝叶斯模型(NBC)进行问句意图分类

    目录 朴素贝叶斯分类(NBC) 程序简介 分类流程 字典(dict)构造:用于jieba分词和槽值替换 数据集构建 代码分析 另外:点击右下角魔法阵上的[显示目录],可以导航~~ 朴素贝叶斯分类(NB ...

  8. 后端程序员之路 18、朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM)

    贝叶斯推断及其互联网应用(一):定理简介 - 阮一峰的网络日志http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_one.ht ...

  9. R 基于朴素贝叶斯模型实现手机垃圾短信过滤

    # 读取数数据, 查看数据结构 df_raw <- read.csv("sms_spam.csv", stringsAsFactors=F) str(df_raw) leng ...

随机推荐

  1. php 面向对象二

    多态: 多态就是多种形态:多态分为方法重写和方法重载,但是php不支持方法重载 重写: 子类和父类的方法名必须一致,严格标准要求参数必须一致,但是参数可以不一致 子类中覆盖的方法不能比父类的方法访问权 ...

  2. SSM--spring框架

    他是SpringFramework创始人,interface21 CEO Spring 的作者:Rod Johnson 一  :Spring的核心IOC和AOP(本处详解IOC) IOC:控制反转:( ...

  3. JS变量的提升详解

    此次说明的是var与function的变量提升 那么先看一段代码 <script type="text/javascript"> console.log(test); ...

  4. apache-jmeter 使用记录

    1.显示中文 找到jmeter下的bin目录,打开jmeter.properties 文件将 #language=en 修改为 language=zh_CN以后打开就是中文界面了 2.jmeter报错 ...

  5. python dict to dataframe

    http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.from_dict.html Examples By de ...

  6. erlang并发编程(二)

    补充-------erlang并发编程 Pid =spawn(fun()-> do_sth() end). 进程监视: Ref = monitor(process, Pid)靠抛异常来终结进程 ...

  7. Mac下安装Fiddler

    Mac下安装Fiddler 1.Mono安装 安装程序可以从http://www.mono-project.com/download地址下载. 安装完成后,打开Terminal终端,在terminal ...

  8. Beta阶段冲刺一

    Beta冲刺一 1.团队TSP 团队任务 预估时间 实际时间 完成日期 对数据库的最终完善 120 150 12.2 对学生注册功能的完善--新增触发器 150 140 11.29 对教师注册功能的完 ...

  9. 自动化运维之ansible

    第三十九课 自动化运维之ansible 目录 十五. ansible介绍 十六. ansible安装 十七. ansible远程执行命令 十八. ansible拷贝文件或目录 十九. ansible远 ...

  10. Vue源码之----为什么Vue中Array的pop,push等方法可以reactive,而Array[0]='a'这样的方法不会reactive?

    这就要从reactive开始讲起了,粗略的说,js的操作能引起页面上显示的改变,是因为该操作引起了组件的重新渲染,渲染会生成新的虚拟节点,新节点和旧节点会对比,操作浏览器的node进行改变. vue实 ...