def cal_base_rates(data): '''计算各种水果的先验概率 return {‘banala’:0.5 ...}''' categories, total = count_total(data) cal_base_rates = {} for label in categories: priori_prob = categories[label] / total cal_base_rates[label] = priori_prob return cal_base_rates这段代码写了什么

这段代码实现了一个函数 cal_base_rates，用于计算各种水果的先验概率（prior probabilities）。具体来说，函数接受一个字典 data，字典的每个键表示水果的名称，对应的值是另一个字典，表示该水果的各个特征属性及其数量。函数首先调用 count_total 函数，计算每个水果的出现次数，然后针对每个水果，计算其先验概率，并将结果保存在一个字典 cal_base_rates 中，最后返回 cal_base_rates。先验概率的计算方式为：某种水果出现的次数/所有水果出现的次数。

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def evidence_prob(data): '''计算特征的概率对分类结果的影响 return {'long':50%...}''' # 水果的所有特征 attrs = list(data['banala'].keys()) count, total = count_total(data) evidence_prob = {} # 计算各种特征的概率 for attr in attrs: attr_total = 0 for fruit in data: attr_total += data[fruit][attr] evidence_prob[attr] = attr_total / total return evidence_prob这段代码写的是什么

这段代码是一个函数，名为 `evidence_prob` ，用于计算给定数据集中各个特征对分类结果的影响。函数输入参数为数据集 `data`，数据集中包含了多个实例（如水果），每个实例包含了多个特征（如颜色、形状等），特征的取值为0或1表示该特征是否存在。函数首先统计了数据集中每个特征出现的次数，并计算了特征对应的概率，最终返回一个字典，其中给出了各个特征对分类结果的影响概率。

def likelihold_prob(data): '''计算各个特征值在已知水果下的概率（likelihood probabilities） {'banala':{'long':0.8}...}''' count, _ = count_total(data) likelihold = {} for fruit in data: '''创建一个临时的字典，临时存储各个特征值的概率''' attr_prob = {} for attr in data[fruit]: # 计算各个特征值在已知水果下的概率 attr_prob[attr] = data[fruit][attr] / count[fruit] likelihold[fruit] = attr_prob return likelihold这段代码写了什么

这段代码实现了一个函数 likelihold_prob，用于计算各个特征值在已知水果下的概率（likelihood probabilities）。具体来说，函数接受一个字典 data，字典的每个键表示水果的名称，对应的值是另一个字典，表示该水果的各个特征属性及其数量。函数首先调用 count_total 函数，计算每个水果的出现次数，然后针对每个水果，计算各个特征值在已知该水果下的概率，并将结果保存在一个嵌套字典 likelihold 中，最后返回 likelihold。