最小风险贝叶斯分类器python代码

最小风险贝叶斯分类器（Minimum Risk Bayesian Classifier, MRBC）是一种基于贝叶斯定理的机器学习算法，它尝试找到最有可能生成观测数据的概率模型，并考虑到先验知识来选择最优分类决策。在Python中，我们可以使用`sklearn`库中的`gaussian_process`模块来实现高斯过程回归作为贝叶斯决策的基础。

下面是一个简单的示例代码片段，演示如何使用GaussianProcessClassifier（GPC）来构建一个最小风险贝叶斯分类器：

from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建GaussianProcessClassifier实例
gp_clf = GaussianProcessClassifier()

# 使用训练数据拟合模型
gp_clf.fit(X_train, y_train)

# 预测并计算风险
y_pred = gp_clf.predict(X_test)
risk = -np.mean(y_pred == y_test)  # 正确率作为负风险，因为通常我们想要最大化正确率

print(f"Minimum risk (highest accuracy): {1 - risk:.2f}")

这个例子中，Gaussian Process Classifier会自动处理不确定性，并通过优化错误率来提供一个近似的最小风险决策。注意，实际应用中可能会需要更复杂的贝叶斯模型或者调整超参数以达到最佳效果。