def evidence_prob(data): '''计算特征的概率对分类结果的影响 return {'long':50%...}''' # 水果的所有特征 attrs = list(data['banala'].keys()) count, total = count_total(data) evidence_prob = {} # 计算各种特征的概率 for attr in attrs: attr_total = 0 for fruit in data: attr_total += data[fruit][attr] evidence_prob[attr] = attr_total / total return evidence_prob这段代码写的是什么

这段代码是一个函数，名为 `evidence_prob` ，用于计算给定数据集中各个特征对分类结果的影响。函数输入参数为数据集 `data`，数据集中包含了多个实例（如水果），每个实例包含了多个特征（如颜色、形状等），特征的取值为0或1表示该特征是否存在。函数首先统计了数据集中每个特征出现的次数，并计算了特征对应的概率，最终返回一个字典，其中给出了各个特征对分类结果的影响概率。

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def get_label(self, length, sweetness, color): '''获取某一组特征值的类别''' self._attrs = [length, sweetness, color] res = {} for label in self._labels: prob = self._priori_prob[label] # 取某水果占比率 # print("各个水果的占比率：",prob) for attr in self._attrs: # 单个水果的某个特征概率除以总的某个特征概率 再乘以某水果占比率 prob *= self._likelihold_prob[label][attr] / self._evidence_prob[attr] # print(prob) res[label] = prob # print(res) return res这段代码写的是什么

这段代码是一个朴素贝叶斯分类器中的 get_label 方法，用于根据输入的三个特征值 length、sweetness 和 color，计算出每个类别对应的概率，并返回一个字典，其中键为类别，值为对应的概率。其中，priori_prob 存储了各个类别的先验概率，likelihold_prob 存储了各个类别在每个特征上的似然概率，evidence_prob 存储了每个特征的总体概率。具体的计算过程是：首先根据输入的三个特征值更新实例变量 _attrs，然后对于每个类别，在先验概率的基础上，乘以各个特征的似然概率与总体概率的比值，最后得到该类别的概率。

save_dir = './evidence_images' if not os.path.exists(save_dir): # images目录是否存在，不存在创建 os.makedirs(save_dir)是干嘛的

这段代码的作用是定义一个保存图像文件的目录路径 `save_dir`，并检查该目录是否存在，如果不存在则创建该目录。具体实现上，首先将 `save_dir` 设置为字符串 `./evidence_images`，表示将图像文件保存在当前代码文件所在的目录下的 `evidence_images` 子目录中。然后，通过 `os.path.exists()` 函数检查该目录是否已经存在，如果不存在，则通过 `os.makedirs()` 函数创建该目录。这样就保证了图像文件保存的目录已经存在，避免了保存图像文件时出现目录不存在的异常。