类属性加权朴素贝叶斯python

类属性加权朴素贝叶斯（Attribute Weighted Naive Bayes）是一种基于朴素贝叶斯算法的分类器，它考虑了不同属性对分类结果的影响程度，通过对属性进行加权来提高分类器的准确性。在Python中，可以使用scikit-learn库中的`BernoulliNB`、`MultinomialNB`和`GaussianNB`等类来实现朴素贝叶斯分类器。

对于类属性加权朴素贝叶斯，可以使用`AttributeWeighedNB`类来实现。该类需要指定一个权重向量，用于对每个属性进行加权。具体实现可以参考以下代码：

from sklearn.naive_bayes import AttributeWeighedNB

# 创建一个权重向量
weights = [0.5,0.3, 0.2]

# 创建一个AttributeWeighedNB分类器
clf = AttributeWeighedNB(weights=weights)

# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

其中，`weights`是一个长度为属性数目的向量，用于指定每个属性的权重。`X_train`和`y_train`是训练集的特征和标签，`X_test`是测试集的特征。