给我一个这样的代码吧：模型训练 分别使用多项式朴素贝叶斯、支持向量机进行训练。记录训练时间。

import time
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.svm import SVC

# 加载训练数据
X_train, y_train = load_train_data()

# 训练多项式朴素贝叶斯模型
start_time = time.time()
mnb = MultinomialNB()
mnb.fit(X_train, y_train)
end_time = time.time()
print("MultinomialNB 训练时间：", end_time - start_time)

# 训练支持向量机模型
start_time = time.time()
svc = SVC()
svc.fit(X_train, y_train)
end_time = time.time()
print("SVC 训练时间：", end_time - start_time)

相关问题

给我一个这样的代码：模型训练 分别使用多项式朴素贝叶斯、支持向量机进行训练。记录训练时间。

以下是一个使用多项式朴素贝叶斯和支持向量机进行训练的代码，并记录训练时间的示例：

import time
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = 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=0.3, random_state=42)

# 多项式朴素贝叶斯模型
start_time = time.time()
nb = MultinomialNB()
nb.fit(X_train, y_train)
train_time_nb = time.time() - start_time

# 支持向量机模型
start_time = time.time()
svm = SVC(kernel='poly')
svm.fit(X_train, y_train)
train_time_svm = time.time() - start_time

# 打印训练时间
print("Multinomial Naive Bayes training time: %s seconds" % train_time_nb)
print("SVM training time: %s seconds" % train_time_svm)

该代码首先加载了鸢尾花数据集，然后将数据集分成70%的训练集和30%的测试集。接着分别使用多项式朴素贝叶斯和支持向量机进行训练，并记录训练时间。最后，打印出训练时间。

帮我写一个多项式朴素贝叶斯分类器的算法

好的，以下是一个简单的多项式朴素贝叶斯分类器的实现示例（使用Python和numpy库）：

import numpy as np

class MultinomialNB:
    def __init__(self, alpha=1.0):
        self.alpha = alpha

    def fit(self, X, y):
        self.classes_ = np.unique(y)
        self.class_count_ = np.zeros(len(self.classes_), dtype=np.int)
        self.feature_count_ = np.zeros((len(self.classes_), X.shape[1]), dtype=np.int)

        for i, c in enumerate(self.classes_):
            X_c = X[y == c]
            self.class_count_[i] = X_c.shape[0]
            self.feature_count_[i] = np.sum(X_c, axis=0)

        self.feature_prob_ = (self.feature_count_ + self.alpha) / (np.sum(self.feature_count_, axis=1)[:, np.newaxis] + self.alpha * X.shape[1])
        self.class_prob_ = self.class_count_ / np.sum(self.class_count_)

    def predict(self, X):
        log_prob = np.log(self.class_prob_) + np.sum(np.log(self.feature_prob_) * X, axis=1)
        return self.classes_[np.argmax(log_prob)]

这个类中的核心方法是 `fit` 和 `predict`。`fit` 方法用于训练分类器，输入参数 `X` 是一个二维数组，每行代表一个训练样本的特征向量，每列代表一个特征。`y` 是一个一维数组，表示每个样本的标签。`predict` 方法用于预测新样本的标签，输入参数 `X` 是一个二维数组，每行代表一个测试样本的特征向量。输出是一个一维数组，表示每个测试样本的预测标签。

在训练过程中，我们首先计算每个类别的样本数量和每个特征在每个类别中出现的次数。然后，我们使用这些信息计算每个特征在每个类别中出现的概率以及每个类别出现的概率。这些概率将用于预测新的样本标签时计算后验概率。在计算概率时，我们使用了一个超参数 alpha，它类似于平滑参数，用于避免零概率问题。

请注意，这只是一个简单的实现示例，可能需要根据你的具体情况进行修改和优化。如果你想了解更多关于多项式朴素贝叶斯分类器的信息，可以参考这个链接：https://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html#multinomial-naive-bayes