二值贝叶斯分类器读取数据集并且训练的代码
时间: 2023-07-03 21:04:12 浏览: 47
以下是一个简单的二值贝叶斯分类器的代码示例,用于读取数据集并进行训练:
```python
import numpy as np
class BinaryNaiveBayes:
def __init__(self):
self.prior = None
self.cond_prob = None
def fit(self, X, y):
n_samples, n_features = X.shape
self.prior = np.zeros(2) # 二分类问题,有两个类别,0和1
self.cond_prob = np.zeros((2, n_features, 2)) # 三维数组,第一维表示类别,第二维表示特征,第三维表示特征值(0或1)
# 计算先验概率和条件概率
for i in range(n_samples):
label = y[i]
self.prior[label] += 1
for j in range(n_features):
feature_value = X[i, j]
self.cond_prob[label, j, feature_value] += 1
# 归一化
self.prior /= n_samples
for label in range(2):
for j in range(n_features):
total_count = np.sum(self.cond_prob[label, j, :])
self.cond_prob[label, j, :] /= total_count
def predict(self, X):
n_samples, n_features = X.shape
y_pred = np.zeros(n_samples)
# 预测每个样本的类别
for i in range(n_samples):
log_prob_0 = np.log(self.prior[0])
log_prob_1 = np.log(self.prior[1])
for j in range(n_features):
feature_value = X[i, j]
log_prob_0 += np.log(self.cond_prob[0, j, feature_value])
log_prob_1 += np.log(self.cond_prob[1, j, feature_value])
if log_prob_1 > log_prob_0:
y_pred[i] = 1
return y_pred
```
在上面的代码中,`fit`方法接受一个$ n \times m $的特征矩阵和一个长度为$n$的标签向量,并计算先验概率和条件概率。`predict`方法接受一个$ p \times m $的特征矩阵,并返回长度为$p$的预测标签向量。
注意,此实现假设所有特征都是二进制的,即只有0或1的值。如果特征具有不同的值,则需要进行修改。