朴素贝叶斯python西瓜分类

时间: 2023-11-04 18:07:05 浏览: 114
好的,针对朴素贝叶斯分类算法在Python中的应用,你可以按照以下步骤进行实现: 1. 准备数据集:从UCI机器学习库中下载西瓜数据集,并将其转换为适合朴素贝叶斯分类器使用的格式。 2. 分割数据集:将数据集分为训练集和测试集。 3. 训练模型:使用训练集训练朴素贝叶斯分类器。 4. 测试模型:使用测试集测试朴素贝叶斯分类器的准确率。 5. 使用模型:使用训练好的朴素贝叶斯分类器对新的西瓜进行分类。 下面是一个简单的示例代码: ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import GaussianNB # 读取数据集 data = pd.read_csv('watermelon.csv') # 将数据集分为特征和标签 X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0) # 训练朴素贝叶斯分类器 clf = GaussianNB() clf.fit(X_train, y_train) # 测试模型准确率 accuracy = clf.score(X_test, y_test) print('Accuracy:', accuracy) # 使用模型进行预测 new_data = [[0.697, 0.460, 1], [0.774, 0.376, 1], [0.634, 0.264, 0], [0.608, 0.318, 0]] prediction = clf.predict(new_data) print('Prediction:', prediction) ```

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