你能给我一个利用朴素贝叶斯算法预测地名的要素类型以及行政区划的Python代码
时间: 2024-06-12 15:05:09 浏览: 29
以下是一个利用朴素贝叶斯算法预测地名要素类型以及行政区划的Python代码示例:
```
import pandas as pd
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取数据
data = pd.read_csv('地名数据.csv')
# 提取特征和标签
X = data[['名称长度', '是否为省会', '是否为直辖市', '是否为自治区', '是否为特别行政区']]
y1 = data['要素类型']
y2 = data['行政区划']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y1_train, y1_test, y2_train, y2_test = train_test_split(X, y1, y2, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
model1 = MultinomialNB()
model1.fit(X_train, y1_train)
model2 = MultinomialNB()
model2.fit(X_train, y2_train)
# 预测结果
y1_pred = model1.predict(X_test)
y2_pred = model2.predict(X_test)
# 计算准确率
acc1 = accuracy_score(y1_test, y1_pred)
acc2 = accuracy_score(y2_test, y2_pred)
print('要素类型预测准确率:', acc1)
print('行政区划预测准确率:', acc2)
```
注:此代码仅为示例,实际应用中需要根据具体需求进行修改。另外,数据集的获取和预处理也是非常重要的一环,需要根据实际情况进行操作。
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