GaussianNB()在什么包
时间: 2024-05-08 14:22:05 浏览: 11
GaussianNB()是sklearn库中的朴素贝叶斯算法中的高斯朴素贝叶斯模型。因此,需要导入sklearn库来使用GaussianNB()。具体导入方式为:
```python
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
```
需要注意的是,使用前必须先安装sklearn库。可以通过以下命令进行安装:
```python
pip install -U scikit-learn
```
相关问题
python GaussianNB
高斯朴素贝叶斯(GaussianNB)是一种朴素贝叶斯分类器,它假设特征的概率分布为高斯分布。在sklearn中,可以使用GaussianNB类来实现高斯朴素贝叶斯分类器。以下是一个简单的例子:
```python
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
import numpy as np
# 创建数据集
X = np.array([[-1,-1],[-2,-1],[-3,-2],[1,1],[2,1],[3,2]])
y = np.array([1,1,1,2,2,2])
# 创建高斯朴素贝叶斯分类器
clf = GaussianNB()
# 训练分类器
clf.fit(X, y)
# 预测新数据
print(clf.predict([[-0.8,-1]])) # 输出:[1]
```
在这个例子中,我们首先导入了GaussianNB类和numpy库。然后,我们创建了一个包含6个样本的数据集X和一个包含6个标签的数组y。接下来,我们创建了一个GaussianNB分类器clf,并使用fit()方法训练了分类器。最后,我们使用predict()方法预测了一个新的数据点[-0.8,-1]的标签,输出结果为1。
使用sklearn工具包建立朴素贝叶斯模型在天气数据集的预测代码
好的,以下是使用sklearn工具包建立朴素贝叶斯模型在天气数据集的预测代码:
```python
# 导入需要的库和模块
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pandas as pd
# 读取天气数据集
data = pd.read_csv("weather.csv")
# 将数据集中的字符串类型转换为数值类型
data = data.replace("Sunny", 0)
data = data.replace("Overcast", 1)
data = data.replace("Rainy", 2)
data = data.replace("Hot", 0)
data = data.replace("Mild", 1)
data = data.replace("Cool", 2)
data = data.replace("High", 0)
data = data.replace("Normal", 1)
data = data.replace("False", 0)
data = data.replace("True", 1)
# 定义特征和标签
X = data.drop("Play", axis=1)
y = data["Play"]
# 建立朴素贝叶斯模型
model = GaussianNB()
model.fit(X, y)
# 进行预测
y_pred = model.predict(X)
# 输出模型准确率
print("Model Accuracy:", accuracy_score(y, y_pred))
```
注意,这里假设数据集文件名为"weather.csv",并且数据集中的特征分别为"Outlook"、"Temperature"、"Humidity"和"Windy",标签为"Play"。在代码中,我们将字符串类型的特征转换为数值类型,并使用`GaussianNB()`函数建立高斯朴素贝叶斯模型。最后,我们使用模型对数据集进行预测,并输出模型的准确率。