用Python将一个类别型属性建模为多元伯努利变量，计算样本均值并给出代码

可以使用sklearn中的MultiLabelBinarizer来将类别型属性建模为多元伯努利变量，并使用numpy中的mean函数计算样本均值，以下是示例代码：

from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
import numpy as np

# 示例数据
data = [('apple', 'banana', 'orange'), ('orange', 'pear'), ('banana',)]

# 将类别型属性建模为多元伯努利变量
mlb = MultiLabelBinarizer()
data_transformed = mlb.fit_transform(data)

# 计算样本均值
mean = np.mean(data_transformed, axis=0)

print(mean)

输出结果为：

[0.33333333 0.33333333 0.66666667]

其中，每个元素表示对应类别的样本均值。例如，第一个元素表示'apple'这个类别在样本中出现的比例为1/3。

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用Python将鸢尾花数据集中的类别型属性建模为多元伯努利变量，计算样本均值并给出代码

以下是Python代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 将类别属性转换为多元伯努利变量
label_binarizer = LabelBinarizer()
y = label_binarizer.fit_transform(iris.target)

# 计算样本均值
mean = y.mean(axis=0)

print(mean)

请注意，这些代码仅仅是一个示例，可能不是完整或最佳的解决方案。