python矢量机算法分类模型

Python中有很多矢量机算法分类模型可以使用，其中最常用的是支持向量机（SVM）算法和随机森林算法。支持向量机算法可以通过选择不同的核函数来适应不同的数据类型，例如线性核函数、多项式核函数和径向基核函数等。而随机森林算法则可以通过选择不同的参数来适应不同的数据类型，例如决策树数量、树深度和特征选择等。除此之外，还有其他一些常用的矢量机算法分类模型，例如朴素贝叶斯分类器、逻辑回归模型、K最近邻分类器等。这些模型都可以用于不同的实际应用场景中，具体选择哪一个模型需要根据实际情况来决定。

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朴素贝叶斯算法案例python

### 朴素贝叶斯算法的Python实现

#### 使用Scikit-Learn库进行分类

为了展示如何利用`scikit-learn`中的朴素贝叶斯模型来解决实际问题，下面提供了一个简单的例子。此实例基于文本数据集执行二元分类任务——区分垃圾邮件(spam)和正常邮件(ham)[^3]。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
import pandas as pd

# 假设df是一个已经加载好的DataFrame对象，其中包含了'email'列用于存储邮件正文以及'label'列表示标签(0代表ham, 1代表spam)

vectorizer = CountVectorizer()  # 创建词袋向量化器
X = vectorizer.fit_transform(df['email'])  # 将文本转换成特征矩阵
y = df['label']  # 获取目标变量数组

# 划分训练集与测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

classifier = MultinomialNB(alpha=.01)  # 初始化多项式分布下的朴素贝叶斯估计器
classifier.fit(X_train, y_train)       # 训练模型

predictions = classifier.predict(X_test)  # 对测试样本做出预测
print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, predictions):.2f}")  # 输出准确率得分
confusion_mat = confusion_matrix(y_test, predictions)
print("Confusion Matrix:\n", confusion_mat)

上述代码片段展示了如何通过`MultinomialNB()`函数创建一个多类别朴素贝叶斯分类器，并应用它来进行电子邮件类型的自动识别工作。这里采用了计数矢量化的技术处理原始文本输入，从而使得机器学习算法能够理解这些非结构化信息。