给出python实现高斯贝叶斯分类的代码,处理鸢尾花数据集,不调用sklearn库

时间: 2023-06-02 08:03:46 浏览: 165
感谢您的问题,以下是使用Python实现高斯贝叶斯分类的代码,处理鸢尾花数据集: ```python import csv import math def load_csv(filename): dataset = [] with open(filename, 'r') as csvfile: csvreader = csv.reader(csvfile) for row in csvreader: dataset.append([float(x) for x in row]) return dataset def split_dataset(dataset, split_ratio): train_size = int(len(dataset) * split_ratio) train_set = [] test_set = list(dataset) while len(train_set) < train_size: index = random.randrange(len(test_set)) train_set.append(test_set.pop(index)) return [train_set, test_set] def separate_by_class(dataset): separated = {} for i in range(len(dataset)): vector = dataset[i] if vector[-1] not in separated: separated[vector[-1]] = [] separated[vector[-1]].append(vector) return separated def mean(numbers): return sum(numbers) / float(len(numbers)) def stdev(numbers): avg = mean(numbers) variance = sum([pow(x - avg, 2) for x in numbers]) / float(len(numbers) - 1) return math.sqrt(variance) def summarize(dataset): summaries = [(mean(attribute), stdev(attribute)) for attribute in zip(*dataset)] del summaries[-1] return summaries def summarize_by_class(dataset): separated = separate_by_class(dataset) summaries = {} for class_value, instances in separated.items(): summaries[class_value] = summarize(instances) return summaries def calculate_probability(x, mean, stdev): exponent = math.exp(-(math.pow(x - mean, 2) / (2 * math.pow(stdev, 2)))) return (1 / (math.sqrt(2 * math.pi) * stdev)) * exponent def calculate_class_probabilities(summaries, input_vector): probabilities = {} for class_value, class_summaries in summaries.items(): probabilities[class_value] = 1 for i in range(len(class_summaries)): mean, stdev = class_summaries[i] x = input_vector[i] probabilities[class_value] *= calculate_probability(x, mean, stdev) return probabilities def predict(summaries, input_vector): probabilities = calculate_class_probabilities(summaries, input_vector) best_label, best_prob = None, -1 for class_value, probability in probabilities.items(): if best_label is None or probability > best_prob: best_prob = probability best_label = class_value return best_label def get_predictions(summaries, test_set): predictions = [] for i in range(len(test_set)): result = predict(summaries, test_set[i]) predictions.append(result) return predictions def get_accuracy(test_set, predictions): correct = 0 for i in range(len(test_set)): if test_set[i][-1] == predictions[i]: correct += 1 return (correct / float(len(test_set))) * 100.0 def main(): filename = 'iris.csv' split_ratio = 0.67 dataset = load_csv(filename) training_set, test_set = split_dataset(dataset, split_ratio) print(f'Split {len(dataset)} rows into train={len(training_set)} and test={len(test_set)} rows') summaries = summarize_by_class(training_set) predictions = get_predictions(summaries, test_set) accuracy = get_accuracy(test_set, predictions) print(f'Accuracy: {accuracy}%') if __name__ == '__main__': main() ``` 这是一个非常简单的实现,使用基于高斯分布的贝叶斯分类器来对鸢尾花数据集进行分类。它将数据集拆分为训练集和测试集,并计算训练集的各项摘要统计信息(均值和标准差)。对于每个测试向量,分类器计算它属于每个类的概率,并选择具有最高概率的类作为预测结果。最后,它计算分类器的准确性,并输出结果。注意,这个实现没有使用任何第三方库,仅使用Python内置的数学函数和csv模块来处理数据集。
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