调用sklearn库中的朴素贝叶斯
时间: 2023-06-29 17:20:51 浏览: 62
可以使用以下代码调用sklearn库中的朴素贝叶斯:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
# 创建朴素贝叶斯分类器
gnb = GaussianNB()
# 训练模型
gnb.fit(iris.data, iris.target)
```
在这个例子中,我们加载了鸢尾花数据集,并使用高斯朴素贝叶斯分类器训练了模型。你可以根据自己的需求修改数据集和模型参数。
相关问题
调用sklearn库中的朴素贝叶斯并测试正确率
可以使用以下代码调用sklearn库中的朴素贝叶斯,并测试模型的正确率:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)
# 创建朴素贝叶斯分类器
gnb = GaussianNB()
# 训练模型
gnb.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = gnb.predict(X_test)
# 计算正确率
accuracy = (y_pred == y_test).sum() / len(y_test)
print("朴素贝叶斯模型的正确率为: {:.2f}%".format(accuracy*100))
```
在这个例子中,我们加载了鸢尾花数据集,并使用高斯朴素贝叶斯分类器训练了模型。然后,我们将数据集划分为训练集和测试集,并使用测试集来测试模型的正确率。你可以根据自己的需求修改数据集和模型参数。
用sklearn调用朴素贝叶斯分类器写一个手写数字识别
可以使用sklearn中的朴素贝叶斯分类器来实现手写数字识别。具体步骤如下:
1. 导入sklearn中的datasets和naive_bayes模块。
2. 加载手写数字数据集,可以使用datasets.load_digits()函数。
3. 将数据集分为训练集和测试集,可以使用train_test_split()函数。
4. 创建朴素贝叶斯分类器对象,可以使用GaussianNB()函数。
5. 使用训练集对分类器进行训练,可以使用fit()函数。
6. 使用测试集对分类器进行测试,可以使用predict()函数。
下面是一个示例代码:
```
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
# 加载手写数字数据集
digits = datasets.load_digits()
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=.3, random_state=42)
# 创建朴素贝叶斯分类器对象
clf = GaussianNB()
# 使用训练集对分类器进行训练
clf.fit(X_train, y_train)
# 使用测试集对分类器进行测试
y_pred = clf.predict(X_test)
# 输出分类器的准确率
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))
```
这段代码使用了GaussianNB()函数创建了一个高斯朴素贝叶斯分类器对象,使用fit()函数对训练集进行训练,使用predict()函数对测试集进行预测,并输出了分类器的准确率。
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