python 朴素贝叶斯

时间: 2023-06-23 17:51:27 浏览: 31
朴素贝叶斯是一种基于概率统计和贝叶斯定理的分类算法,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库中的朴素贝叶斯模块进行分类。具体步骤如下: 1. 准备数据:将数据集分为训练集和测试集;对文本数据进行预处理,如去除停用词、进行词干提取等。 2. 特征提取:将文本数据转换成数值特征向量。常用的方法有词袋模型、TF-IDF等。 3. 模型训练:使用训练集训练朴素贝叶斯分类器。 4. 模型预测:使用测试集进行预测。 Python中的代码示例: ```python from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups # 准备数据 newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train') newsgroups_test = fetch_20newsgroups(subset='test') # 特征提取 vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english') train_data = vectorizer.fit_transform(newsgroups_train.data) test_data = vectorizer.transform(newsgroups_test.data) # 模型训练 classifier = MultinomialNB() classifier.fit(train_data, newsgroups_train.target) # 模型预测 predicted = classifier.predict(test_data) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(newsgroups_test.target, predicted) print(f"Accuracy: {accuracy}") ``` 上述代码使用20个新闻组数据集进行分类,使用了CountVectorizer进行特征提取,MultinomialNB进行模型训练和预测,最后计算了准确率。

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