朴素贝叶斯分离代码
时间: 2023-07-03 07:25:21 浏览: 40
以下是一个基本的朴素贝叶斯分类器的示例代码:
```python
import numpy as np
class NaiveBayes:
def fit(self, X, y):
n_samples, n_features = X.shape
self._classes = np.unique(y)
n_classes = len(self._classes)
# 计算每个类别的先验概率
self._priors = np.zeros(n_classes)
for c in self._classes:
self._priors[c] = np.sum(y == c) / float(n_samples)
# 计算每个特征的条件概率
self._means = np.zeros((n_classes, n_features))
self._vars = np.zeros((n_classes, n_features))
for c in self._classes:
X_c = X[y == c]
self._means[c, :] = X_c.mean(axis=0)
self._vars[c, :] = X_c.var(axis=0)
def predict(self, X):
y_pred = [self._predict(x) for x in X]
return np.array(y_pred)
def _predict(self, x):
posteriors = []
for idx, c in enumerate(self._classes):
prior = np.log(self._priors[idx])
posterior = np.sum(np.log(self._pdf(idx, x)))
posterior = prior + posterior
posteriors.append(posterior)
return self._classes[np.argmax(posteriors)]
def _pdf(self, class_idx, x):
mean = self._means[class_idx]
var = self._vars[class_idx]
numerator = np.exp(-(x-mean)**2 / (2 * var))
denominator = np.sqrt(2 * np.pi * var)
return numerator / denominator
```
这个类实现了一个基本的高斯朴素贝叶斯分类器,可以进行分类任务。`fit()` 方法用于训练模型,`predict()` 方法用于预测新样本的类别。在 `fit()` 方法中,我们计算每个类别的先验概率和每个特征的条件概率。在 `predict()` 方法中,我们计算每个类别的后验概率,然后选择具有最高概率的类别作为预测结果。`_pdf()` 方法计算高斯分布的概率密度函数,用于计算条件概率。
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