from sklearn.datasets import fetch_20news18828 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB def bayesian_demo(): ''' 朴素贝叶斯-文本分类 :return: ''' # 1. 获取数据 news = fetch_20news18828(subset='all') # 2. 划分数据集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(news.data, news.target, test_size=0.2) # 3. 特征工程 transfer = TfidfVectorizer() x_train = transfer.fit_transform(x_train) x_test = transfer.transform(x_test) # 4. 朴素贝叶斯算法预估器流程 estimator = MultinomialNB() estimator.fit(x_train, y_train) # 5. 模型评估 # 5.1 直接对比真实值、预测值 y_predict = estimator.predict(x_test) print('y_predic:\n', y_predict) print('直接对比真实值与预测值:\n', y_test == y_predict) # 5.2 计算准确率 score = estimator.score(x_test,y_test) print('准确率为:\n', score) if __name__ == '__main__': bayesian_demo()
时间: 2023-06-25 22:02:07 浏览: 69
这是一个使用朴素贝叶斯算法进行文本分类的代码示例。具体步骤如下:
1. 使用Scikit-learn库的fetch_20news18828函数获取数据集。
2. 使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。
3. 使用TfidfVectorizer类将文本转换为TF-IDF特征向量。
4. 创建MultinomialNB类的实例,用fit函数对训练集进行拟合。
5. 对测试集进行预测,使用score函数计算准确率。
其中,TF-IDF是一种常用的文本特征提取方法,可以通过计算词频和逆文档频率来确定每个词的重要程度。朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的分类算法,常用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。
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非常抱歉,我之前的回答仍然有误。如果您使用 `fetch_openml()` 函数加载波士顿房价数据集时出现了错误,可能是因为您没有提供数据集的名称或数据集 ID。您可以使用以下代码加载波士顿房价数据集:
```
from sklearn.datasets import fetch_openml
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```
请注意,这里的 `name='boston'` 参数指定了您要加载的数据集的名称。这将返回一个字典对象,您可以通过以下方式访问数据和目标:
```
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y = boston.target
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```
import numpy as np
X = np.array(X)
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```
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