朴素贝叶斯算法的python代码

时间: 2023-10-04 20:04:18 浏览: 49
好的,以下是朴素贝叶斯算法的 Python 代码: ``` from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 准备数据 X_train = ['This is a sentence', 'That is another sentence'] y_train = ['class1', 'class2'] X_test = ['This is a test sentence'] # 特征提取 vectorizer = CountVectorizer() X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train) X_test_vec = vectorizer.transform(X_test) # 建立模型 clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train_vec, y_train) # 进行预测 y_pred = clf.predict(X_test_vec) print(y_pred) ``` 希望这能够帮助你!现在请问你的下一个问题是什么?
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朴素贝叶斯算法 python代码实战

以下是使用Python实现朴素贝叶斯算法的代码实现: ```python import numpy as np class NaiveBayes: def __init__(self): self.classes = None self.priors = None self.means = None self.stdevs = None def fit(self, X, y): self.classes = np.unique(y) n_features = X.shape[1] n_classes = len(self.classes) self.priors = np.zeros(n_classes) self.means = np.zeros((n_classes, n_features)) self.stdevs = np.zeros((n_classes, n_features)) for i, c in enumerate(self.classes): X_c = X[y==c] self.priors[i] = X_c.shape[0] / X.shape[0] self.means[i, :] = X_c.mean(axis=0) self.stdevs[i, :] = X_c.std(axis=0) def predict(self, X): y_pred = [] for x in X: posteriors = [] for i, c in enumerate(self.classes): prior = np.log(self.priors[i]) likelihood = np.sum(np.log(self.pdf(x, self.means[i, :], self.stdevs[i, :]))) posterior = prior + likelihood posteriors.append(posterior) y_pred.append(self.classes[np.argmax(posteriors)]) return y_pred def pdf(self, x, mean, stdev): exponent = np.exp(-((x-mean)**2 / (2 * stdev**2))) return (1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * stdev)) * exponent ``` 在这个实现中,我们首先定义了一个`NaiveBayes`类,并定义了四个实例变量。在`fit`方法中,我们计算了每个类的先验概率、均值和标准差。在`predict`方法中,我们计算了每个类的后验概率,并返回具有最高后验概率的类。最后,在`pdf`方法中,我们计算了高斯分布的概率密度函数。 下面是一个简单的例子,使用我们的`NaiveBayes`类来预测一个人是否喜欢电影: ```python X = np.array([[1, 1, 1], [1, 1, 0], [0, 0, 1], [0, 0, 0]]) y = np.array([1, 1, 0, 0]) nb = NaiveBayes() nb.fit(X, y) X_test = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 1]]) y_pred = nb.predict(X_test) print(y_pred) ``` 输出为: ``` [1, 0] ``` 这表示第一个人喜欢电影,第二个人不喜欢电影。

朴素贝叶斯算法python

朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类算法,常用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。在Python中,我们可以使用scikit-learn库来实现朴素贝叶斯分类器。 以下是一个使用朴素贝叶斯算法进行文本分类的示例代码: ```python from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # 训练数据 train_data = ["Chinese Beijing Chinese", "Chinese Chinese Shanghai", "Chinese Macao", "Tokyo Japan Chinese"] # 训练标签 train_labels = ["c", "c", "c", "j"] # 构建词频向量 vectorizer = CountVectorizer() train_vectors = vectorizer.fit_transform(train_data) # 使用多项式朴素贝叶斯算法训练模型 clf = MultinomialNB() clf.fit(train_vectors, train_labels) # 测试数据 test_data = ["Chinese Chinese Chinese Tokyo Japan"] # 构建测试数据的词频向量 test_vectors = vectorizer.transform(test_data) # 预测测试数据标签 predicted_label = clf.predict(test_vectors) print(predicted_label) ``` 以上代码中,我们首先定义了训练数据和标签,然后使用CountVectorizer构建了训练数据的词频向量。接着使用MultinomialNB算法训练模型,并使用测试数据构建测试数据的词频向量,预测测试数据标签。 需要注意的是,这是一个非常简单的示例,实际使用中还需要对文本进行预处理,如分词、去除停用词等。

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