写一个py代码,基于python相关框架,针对鸢尾花数据集,实现C4.5、实现朴素贝叶斯、贝叶斯信念网络模型,并能对鸢尾花数据进行分类,对模型的准确率进行分析;

时间: 2024-03-21 20:40:11 浏览: 20
好的,以下是一个使用Python实现C4.5、朴素贝叶斯和贝叶斯信念网络模型对鸢尾花数据集进行分类的示例代码。这个代码使用了scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier、GaussianNB和pgmpy库中的BayesianModel来实现这些模型。 ```python import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from pgmpy.models import BayesianModel from pgmpy.estimators import MaximumLikelihoodEstimator from pgmpy.inference import VariableElimination # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 使用C4.5算法进行分类 clf_c45 = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy') clf_c45.fit(X, y) acc_c45 = clf_c45.score(X, y) # 使用朴素贝叶斯算法进行分类 clf_nb = GaussianNB() clf_nb.fit(X, y) acc_nb = clf_nb.score(X, y) # 使用贝叶斯信念网络模型进行分类 df = pd.DataFrame(X, columns=iris.feature_names) df['class'] = y model = BayesianModel([('sepal length (cm)', 'class'), ('sepal width (cm)', 'class'), ('petal length (cm)', 'class'), ('petal width (cm)', 'class')]) model.fit(df, estimator=MaximumLikelihoodEstimator) infer = VariableElimination(model) acc_bbn = 0 for i in range(len(X)): query = infer.query(variables=['class'], evidence={'sepal length (cm)': X[i][0], 'sepal width (cm)': X[i][1], 'petal length (cm)': X[i][2], 'petal width (cm)': X[i][3]}) pred = query['class'].values.argmax() if pred == y[i]: acc_bbn += 1 acc_bbn /= len(X) # 打印结果 print("C4.5准确率:", acc_c45) print("朴素贝叶斯准确率:", acc_nb) print("贝叶斯信念网络模型准确率:", acc_bbn) ``` 运行这个代码,可以得到三种模型在鸢尾花数据集上的分类准确率。根据运行结果,我们可以比较这些模型的性能,并分析它们的差异。

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