from sklearn.naive_bayes import GaussianNB, BernoulliNB, MultinomialNB, ComplementNB from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer ###定义函数转换器,将稀疏矩阵转换成稠密矩阵 steps = [("dense",FunctionTransformer(func=lambda X:X.toarray(), accept_sparse=True)), ("model", None)] pipe = Pipeline(steps=steps) param = {"model":[GaussianNB(), BernoulliNB(), MultinomialNB(), ComplementNB()]} gs = GridSearchCV(estimator=pipe, param_grid=param, cv=2, scoring="f1", n_jobs=-1,verbose=10) gs.fit(X_train_vec, y_train) gs.best_estimator_.predict(X_test_vec) print(classification_report(y_test, y_hat))
时间: 2024-04-05 18:35:54 浏览: 21
这段代码是一个使用sklearn库中的朴素贝叶斯分类器进行文本分类的示例。具体来说,它使用了四种不同的朴素贝叶斯分类器(高斯朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和补集朴素贝叶斯),并通过网格搜索来选择最佳的分类器。在这个过程中,Pipeline对象被用来组合函数转换器和分类器模型,FunctionTransformer对象被用来将稀疏矩阵转换成稠密矩阵。GridSearchCV对象被用来执行网格搜索,并使用交叉验证来评估分类器的性能。最后,使用最佳的分类器在测试数据上进行预测,并输出分类报告。
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