贝叶斯算法jupyter代码

在Jupyter Notebook中，我们可以使用Python的`pandas`、`numpy`和自定义函数来实现朴素贝叶斯分类器。这里是一个简单的例子，使用了鸢尾花数据集（Iris dataset），这个数据集已经包含在sklearn库中。

首先确保已安装必要的库：

pip install pandas sklearn

然后在Jupyter notebook中：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 加载鸢尾花数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将标签编码为整数
le = LabelEncoder()
y = le.fit_transform(y)

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

# 自定义朴素贝叶斯分类器
class MyNaiveBayes:
    def __init__(self):
        self.classes = None
        self.class_probs = {}
        self.feature_probs = {}

    # ... (fit, predict)函数同上一回答

# 初始化并训练模型
my_nb = MyNaiveBayes()
my_nb.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = my_nb.predict(X_test)

# 评估性能
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

在这个例子中，我们没有使用`scikit-learn`的朴素贝叶斯，而是手动实现了分类器的基本功能。运行上述代码后，你可以看到预测结果和模型的准确率。