朴素贝叶斯分类mnist数据集python实现

下面是一个使用Python实现朴素贝叶斯分类器对MNIST数据集进行分类的简单示例：

首先，需要使用Python的NumPy库和Scikit-learn库加载MNIST数据集：

from sklearn.datasets import fetch_openml
import numpy as np

mnist = fetch_openml('mnist_784')
X = mnist.data.astype('float32')
y = mnist.target.astype('int32')

然后，可以将数据集拆分为训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，可以使用Scikit-learn库中的多项式朴素贝叶斯分类器来训练模型：

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

nb = MultinomialNB()
nb.fit(X_train, y_train)

最后，可以使用测试集评估模型的性能：

from sklearn.metrics import accuracy_score

y_pred = nb.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

完整代码如下：

from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np

# 加载数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X = mnist.data.astype('float32')
y = mnist.target.astype('int32')

# 拆分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
nb = MultinomialNB()
nb.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
y_pred = nb.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

注意，上述示例中使用的是多项式朴素贝叶斯分类器，而不是高斯朴素贝叶斯分类器，因为像素值是离散的。如果将像素值视为连续变量，则应该使用高斯朴素贝叶斯分类器。