统计学习方法朴素贝叶斯代码
时间: 2024-06-11 20:01:20 浏览: 15
统计学习方法是一种基于统计理论和机器学习的方法,用于从数据中学习模型并进行预测和决策。朴素贝叶斯是统计学习方法中的一种经典算法,它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设,常用于文本分类、垃圾邮件过滤等任务。
下面是一个简单的朴素贝叶斯分类器的代码示例:
```python
import numpy as np
class NaiveBayes:
def __init__(self):
self.classes = None
self.class_priors = None
self.feature_probs = None
def fit(self, X, y):
self.classes = np.unique(y)
self.class_priors = np.zeros(len(self.classes))
self.feature_probs = []
for i, c in enumerate(self.classes):
X_c = X[y == c]
self.class_priors[i] = len(X_c) / len(X)
feature_probs_c = []
for j in range(X.shape[1]):
feature_values = np.unique(X[:, j])
feature_prob = {}
for v in feature_values:
feature_prob[v] = len(X_c[X_c[:, j] == v]) / len(X_c)
feature_probs_c.append(feature_prob)
self.feature_probs.append(feature_probs_c)
def predict(self, X):
y_pred = []
for x in X:
class_scores = []
for i, c in enumerate(self.classes):
class_score = np.log(self.class_priors[i])
for j, feature_value in enumerate(x):
class_score += np.log(self.feature_probs[i][j].get(feature_value, 1e-10))
class_scores.append(class_score)
y_pred.append(self.classes[np.argmax(class_scores)])
return y_pred
```
这段代码实现了一个简单的朴素贝叶斯分类器。`fit`方法用于训练模型,接受特征矩阵`X`和标签向量`y`作为输入。`predict`方法用于进行预测,接受特征矩阵`X`作为输入,并返回预测的标签向量。
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