朴素贝叶斯算法训练MNIST数据集代码
时间: 2023-11-13 11:24:02 浏览: 68
以下是使用朴素贝叶斯算法训练MNIST数据集的示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.datasets import fetch_mldata
# 加载MNIST数据集
mnist = fetch_mldata('MNIST original')
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = mnist.data[:60000], mnist.data[60000:], mnist.target[:60000], mnist.target[60000:]
# 训练朴素贝叶斯分类器
clf = GaussianNB()
clf.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上测试分类器性能
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
```
在此示例中,我们使用`fetch_mldata`函数从网络上下载并加载MNIST数据集。然后,我们将数据集分为训练集和测试集,并使用`GaussianNB`类训练朴素贝叶斯算法分类器。最后,我们在测试集上测试分类器性能并输出准确度。
相关问题
朴素贝叶斯算法实现mnist数据集分类,,python实现
好的,以下是朴素贝叶斯算法实现mnist数据集分类的Python代码:
``` python
import numpy as np
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
from tensorflow.keras.datasets import mnist
# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# 将二维图像数据转换为一维向量数据
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], -1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], -1)
# 创建高斯朴素贝叶斯分类器
clf = GaussianNB()
# 训练模型
clf.fit(x_train, y_train)
# 预测测试集数据
y_pred = clf.predict(x_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率为:', accuracy)
```
该代码首先使用`mnist.load_data()`函数从Keras库中加载MNIST数据集,然后将二维图像数据转换为一维向量数据。接着,使用`GaussianNB()`函数创建一个高斯朴素贝叶斯分类器,并使用`fit()`函数训练模型。最后,使用`predict()`函数预测测试集数据,并使用`accuracy_score()`函数计算准确率。
需要注意的是,朴素贝叶斯算法的分类效果通常比不上深度学习等更为复杂的算法,但由于其简单、快速、易于实现等特点,在某些场景下也是一种不错的选择。
朴素贝叶斯算法实现mnist数据集分类,,python实现,不用tensorflow
好的,以下是朴素贝叶斯算法实现mnist数据集分类的Python代码,不使用TensorFlow:
``` python
import numpy as np
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.datasets import fetch_openml
# 加载数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')
x, y = mnist['data'], mnist['target']
# 将数据集分为训练集和测试集
x_train, x_test = x[:60000], x[60000:]
y_train, y_test = y[:60000], y[60000:]
# 创建高斯朴素贝叶斯分类器
clf = GaussianNB()
# 训练模型
clf.fit(x_train, y_train)
# 预测测试集数据
y_pred = clf.predict(x_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率为:', accuracy)
```
该代码首先使用`fetch_openml()`函数从scikit-learn库中加载MNIST数据集,然后将数据集分为训练集和测试集。接着,使用`GaussianNB()`函数创建一个高斯朴素贝叶斯分类器,并使用`fit()`函数训练模型。最后,使用`predict()`函数预测测试集数据,并使用`accuracy_score()`函数计算准确率。