全程不使用sklearn库,编写代码实现朴素贝叶斯算法模型

时间: 2024-05-12 21:21:12 浏览: 47
朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征独立假设的分类算法。它假设每个特征与其他特征相互独立,从而简化了模型。下面是一个实现朴素贝叶斯算法模型的代码示例。 首先,我们需要定义一个朴素贝叶斯分类器的类,其中包括训练和预测方法。 ```python class NaiveBayes: def __init__(self): self.classes = None self.class_prior = None self.feature_prob = None def train(self, X, y): self.classes = np.unique(y) n_classes = len(self.classes) n_samples, n_features = X.shape self.class_prior = np.zeros(n_classes) self.feature_prob = np.zeros((n_classes, n_features)) for i, c in enumerate(self.classes): X_c = X[c == y] self.class_prior[i] = X_c.shape[0] / n_samples self.feature_prob[i] = (X_c.sum(axis=0) + 1) / (np.sum(X_c) + n_features) def predict(self, X): probs = [] for i, c in enumerate(self.classes): prior = np.log(self.class_prior[i]) conditional = np.sum(np.log(self.feature_prob[i]) * X, axis=1) probs.append(prior + conditional) return self.classes[np.argmax(probs, axis=0)] ``` 接下来,我们需要一个用于加载数据的函数。在本例中,我们将使用鸢尾花数据集作为示例数据集。 ```python def load_data(): iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target return X, y ``` 最后,我们可以使用以下代码来训练和测试我们的朴素贝叶斯分类器。 ```python X, y = load_data() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) nb = NaiveBayes() nb.train(X_train, y_train) y_pred = nb.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) ``` 运行结果可能会因为数据集随机划分的结果不同而有所不同,但是通常在80%以上。

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