def likelihold_prob(data): '''计算各个特征值在已知水果下的概率（likelihood probabilities） {'banala':{'long':0.8}...}''' count, _ = count_total(data) likelihold = {} for fruit in data: '''创建一个临时的字典，临时存储各个特征值的概率''' attr_prob = {} for attr in data[fruit]: # 计算各个特征值在已知水果下的概率 attr_prob[attr] = data[fruit][attr] / count[fruit] likelihold[fruit] = attr_prob return likelihold这段代码写了什么

这段代码实现了一个函数 likelihold_prob，用于计算各个特征值在已知水果下的概率（likelihood probabilities）。具体来说，函数接受一个字典 data，字典的每个键表示水果的名称，对应的值是另一个字典，表示该水果的各个特征属性及其数量。函数首先调用 count_total 函数，计算每个水果的出现次数，然后针对每个水果，计算各个特征值在已知该水果下的概率，并将结果保存在一个嵌套字典 likelihold 中，最后返回 likelihold。

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def evidence_prob(data): '''计算特征的概率对分类结果的影响 return {'long':50%...}''' # 水果的所有特征 attrs = list(data['banala'].keys()) count, total = count_total(data) evidence_prob = {} # 计算各种特征的概率 for attr in attrs: attr_total = 0 for fruit in data: attr_total += data[fruit][attr] evidence_prob[attr] = attr_total / total return evidence_prob这段代码写的是什么

这段代码是一个函数，名为 `evidence_prob` ，用于计算给定数据集中各个特征对分类结果的影响。函数输入参数为数据集 `data`，数据集中包含了多个实例（如水果），每个实例包含了多个特征（如颜色、形状等），特征的取值为0或1表示该特征是否存在。函数首先统计了数据集中每个特征出现的次数，并计算了特征对应的概率，最终返回一个字典，其中给出了各个特征对分类结果的影响概率。

def get_label(self, length, sweetness, color): '''获取某一组特征值的类别''' self._attrs = [length, sweetness, color] res = {} for label in self._labels: prob = self._priori_prob[label] # 取某水果占比率 # print("各个水果的占比率：",prob) for attr in self._attrs: # 单个水果的某个特征概率除以总的某个特征概率 再乘以某水果占比率 prob *= self._likelihold_prob[label][attr] / self._evidence_prob[attr] # print(prob) res[label] = prob # print(res) return res这段代码写的是什么

这段代码是一个朴素贝叶斯分类器中的 get_label 方法，用于根据输入的三个特征值 length、sweetness 和 color，计算出每个类别对应的概率，并返回一个字典，其中键为类别，值为对应的概率。其中，priori_prob 存储了各个类别的先验概率，likelihold_prob 存储了各个类别在每个特征上的似然概率，evidence_prob 存储了每个特征的总体概率。具体的计算过程是：首先根据输入的三个特征值更新实例变量 _attrs，然后对于每个类别，在先验概率的基础上，乘以各个特征的似然概率与总体概率的比值，最后得到该类别的概率。