sklearn高斯分类
时间: 2023-06-18 11:07:09 浏览: 66
sklearn中的高斯分类器(Gaussian Naive Bayes)是一种基于贝叶斯定理的分类算法。它假设特征之间相互独立,并且每个特征都服从高斯分布。该算法通过计算每个类别的概率来预测新数据点的分类。具体来说,它先计算每个类别在训练集中的出现频率,然后对于每个新数据点,计算它属于每个类别的概率,并选择具有最高概率的类别作为预测结果。
在sklearn中,可以使用GaussianNB类来实现高斯分类器。下面是一个简单的示例:
```python
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建高斯分类器对象
gnb = GaussianNB()
# 训练模型
gnb.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = gnb.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = (y_pred == y_test).sum() / len(y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
```
在上面的示例中,我们使用鸢尾花数据集进行训练和测试,并计算了模型的准确率。需要注意的是,如果特征之间不是独立的或者不服从高斯分布,那么高斯分类器的表现可能会受到影响。在这种情况下,可以考虑使用其他类型的朴素贝叶斯分类器,例如多项式朴素贝叶斯或伯努利朴素贝叶斯。
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