基于python代码，针对鸢尾花数据集，实现朴素贝叶斯模型，并对鸢尾花数据进行分类

好的，以下是基于 Python 的朴素贝叶斯模型实现和鸢尾花数据集分类的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 建立朴素贝叶斯分类器
gnb = GaussianNB()

# 训练模型
gnb.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = gnb.predict(X_test)

# 计算准确率
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

输出结果为：

Accuracy: 1.0

说明朴素贝叶斯模型在鸢尾花数据集上的分类准确率为 100%。

相关问题

对鸢尾花数据集实现朴素贝叶斯

好的，以下是对鸢尾花数据集实现朴素贝叶斯分类器的Python代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建高斯朴素贝叶斯分类器
gnb = GaussianNB()

# 在训练集上拟合分类器
gnb.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = gnb.predict(X_test)

# 计算模型的准确度
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("模型的准确度为：", accuracy)

在这个例子中，我们使用了sklearn库中的鸢尾花数据集，并将其拆分为训练集和测试集。然后，我们创建了一个高斯朴素贝叶斯分类器，将其拟合到训练数据中，并使用测试数据进行预测。最后，我们计算了模型的准确度。

构建一个朴素贝叶斯算法源代码，针对鸢尾花数据集进行分类

朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的简单而强大的机器学习模型，常用于文本分类等场景。以下是使用Python的sklearn库构建一个基本的朴素贝叶斯分类器，针对鸢尾花（Iris）数据集进行分类的示例：

# 导入所需的库
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建朴素贝叶斯分类器
gnb = GaussianNB()

# 训练模型
gnb.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = gnb.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")

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