python朴素贝叶斯分类MNIST数据集

在Python中，可以使用scikit-learn库来实现朴素贝叶斯分类器，并且该库已经内置了MNIST数据集。下面是一个简单的示例代码：

from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载MNIST数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X, y = mnist.data, mnist.target

# 划分训练集和测试集
train_size = 60000
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]

# 训练朴素贝叶斯分类器
clf = GaussianNB()
clf.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

首先，我们使用`fetch_openml`函数加载MNIST数据集。该函数返回一个字典，其中包含数据和标签。我们将数据存储在X变量中，将标签存储在y变量中。

然后，我们将数据集划分为训练集和测试集。在这个例子中，我们将前60000个样本作为训练集，其余的作为测试集。

接下来，我们创建一个`GaussianNB`对象，它是一个高斯朴素贝叶斯分类器。我们使用训练集来训练分类器。

一旦分类器训练完成，我们使用测试集来评估模型的性能。我们使用`predict`方法来预测测试集中每个样本的类别，并将预测结果存储在`y_pred`变量中。

最后，我们使用`accuracy_score`函数计算预测准确率，并将结果打印出来。注意，在这个例子中，我们使用了高斯朴素贝叶斯分类器，如果你想使用其他类型的朴素贝叶斯分类器，可以在`sklearn.naive_bayes`模块中找到它们。