鸢尾花数据集贝叶斯信念网络模型代码
时间: 2023-07-24 17:35:38 浏览: 61
下面是使用Python编写的鸢尾花数据集贝叶斯信念网络模型的示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from pomegranate import BayesianNetwork, DiscreteDistribution, State
# 准备数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 构建贝叶斯信念网络模型
model = BayesianNetwork('Iris')
# 构建节点
sl = State(DiscreteDistribution(dict(zip(range(4), X[:, 0].astype(int)))), name='sl')
sw = State(DiscreteDistribution(dict(zip(range(4), X[:, 1].astype(int)))), name='sw')
pl = State(DiscreteDistribution(dict(zip(range(4), X[:, 2].astype(int)))), name='pl')
pw = State(DiscreteDistribution(dict(zip(range(4), X[:, 3].astype(int)))), name='pw')
cl = State(DiscreteDistribution(dict(zip(range(3), y))), name='cl')
# 添加节点到模型中
model.add_states(sl, sw, pl, pw, cl)
# 添加节点之间的依赖关系
model.add_edge(sl, cl)
model.add_edge(sw, cl)
model.add_edge(pl, cl)
model.add_edge(pw, cl)
# 完成模型的构建
model.bake()
# 使用训练数据对模型进行训练
model.fit(X)
# 使用测试数据对模型进行评估
y_pred = model.predict(X)
acc = np.mean(y_pred == y)
print(f'Accuracy: {acc:.2f}')
```
在这个示例代码中,我们首先使用`load_iris()`函数加载鸢尾花数据集,然后将数据集分为特征和标签两部分,分别存储在`X`和`y`变量中。
接着,我们使用`pomegranate`库构建了一个名为`Iris`的贝叶斯信念网络模型,并定义了五个节点,分别表示萼片长度(`sl`)、萼片宽度(`sw`)、花瓣长度(`pl`)、花瓣宽度(`pw`)和类别(`cl`)。节点之间的依赖关系通过`add_edge()`方法添加到模型中,其中每个节点都依赖于类别节点`cl`。
最后,我们使用`fit()`方法对模型进行训练,并使用`predict()`方法对测试数据进行分类预测。最终,我们计算了模型的分类准确率,并将结果输出到屏幕上。
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