利用sklearn.inspection.DecisionBoundaryDisplay ()函数,绘制默认naive_bayes.GaussianNB ()函数分类下得到的决策区域。
时间: 2023-06-19 13:04:52 浏览: 144
以下是绘制默认naive_bayes.GaussianNB()函数分类下得到的决策区域的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.inspection import plot_decision_boundary
# 生成二分类数据集
X, y = make_classification(n_features=2, n_redundant=0, n_informative=1,
n_clusters_per_class=1, random_state=42)
# 创建GaussianNB分类器
clf = GaussianNB()
# 训练模型
clf.fit(X, y)
# 绘制决策边界
plot_decision_boundary(clf, X, y)
plt.title("Decision Boundary of GaussianNB")
plt.show()
```
运行代码后,会绘制出GaussianNB分类器默认情况下得到的决策区域。可以根据自己的需求进行调整和修改。
相关问题
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
这是一个导入GaussianNB朴素贝叶斯分类算法的代码,它属于Python中的机器学习库Scikit-learn中的一部分。通过使用GaussianNB算法,可以快速地实现分类任务。在使用该算法时,需要将特征向量和相应的标签作为输入数据,通过训练模型来学习特征与标签之间的关系,从而对新的数据进行分类预测。
python怎么下载sklearn.naive_bayes
要下载sklearn.naive_bayes模块,你需要先安装scikit-learn库。你可以通过以下命令使用pip来安装scikit-learn:
```
pip install scikit-learn
```
安装完成后,你就可以在Python中导入sklearn.naive_bayes模块了。例如,你可以使用以下代码导入MultinomialNB类:
```
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
```
这样你就可以使用MultinomialNB类来构建朴素贝叶斯分类器了。MultinomialNB类适用于处理特征是离散数据的情况,比如文本分类中的以词频为特征的情况。如果你想了解更多关于MultinomialNB类的详细信息,可以参考《小瓜讲机器学习——分类算法(三)朴素贝叶斯法(naive Bayes)算法原理及Python代码实现》中的介绍。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [[数据挖掘之scikit-learn] sklean.naive_bayes实例详解](https://blog.csdn.net/u012915522/article/details/98960595)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [python_sklearn机器学习算法系列之sklearn.naive_bayes朴树贝叶斯算法](https://blog.csdn.net/weixin_42001089/article/details/79952245)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]