python朴素贝叶斯算法代码

时间: 2023-10-04 16:09:54 浏览: 33
以下是一个简单的Python实现朴素贝叶斯算法的代码示例: ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 分离特征和标签 X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] # 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 clf = GaussianNB() # 拟合模型 clf.fit(X_train, y_train) # 预测结果 y_pred = clf.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) ``` 其中`data.csv`是包含特征和标签的数据文件,`GaussianNB`是高斯朴素贝叶斯分类器,`accuracy_score`是用于计算准确率的函数。
相关问题

python朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法是一种分类算法,它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设来计算给定特征下某个类别出现的概率。在Python中,可以使用scikit-learn库中的MultinomialNB类来实现朴素贝叶斯分类器。以下是一个简单的示例代码: ``` from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 创建特征向量和目标变量 X = ['this is a good book', 'this is a bad book', 'this is not a book'] y = ['positive', 'negative', 'negative'] # 将文本转换为特征向量 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(X) # 训练朴素贝叶斯分类器 clf = MultinomialNB() clf.fit(X, y) # 预测新样本的类别 new_sample = ['this is a not good book'] new_sample_vec = vectorizer.transform(new_sample) print(clf.predict(new_sample_vec)) ``` 在上面的代码中,我们使用CountVectorizer将文本转换为特征向量,并使用MultinomialNB训练朴素贝叶斯分类器。最后,我们使用该分类器对新样本进行分类。

朴素贝叶斯算法代码python鸢尾花

以下是使用朴素贝叶斯算法进行鸢尾花分类的 Python 代码: ```python import pandas as pd 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() # 将数据集转换为 Pandas DataFrame 格式 df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) df['target'] = iris.target # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[iris.feature_names], df['target'], test_size=0.3, random_state=42) # 创建朴素贝叶斯分类器 gnb = GaussianNB() # 在训练集上拟合模型 gnb.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = gnb.predict(X_test) # 计算模型的准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print('模型的准确率为:{:.2f}%'.format(accuracy * 100)) ``` 上述代码中,首先使用 `load_iris()` 函数加载鸢尾花数据集,然后将数据集转换为 Pandas DataFrame 格式。接着,使用 `train_test_split()` 函数将数据集分为训练集和测试集。然后,创建一个 GaussianNB 类的对象,即朴素贝叶斯分类器,并在训练集上拟合模型。最后,使用 `predict()` 函数在测试集上进行预测,并使用 `accuracy_score()` 函数计算模型的准确率。

相关推荐

最新推荐

朴素贝叶斯分类算法原理与Python实现与使用方法案例

主要介绍了朴素贝叶斯分类算法原理与Python实现与使用方法,结合具体实例形式分析了朴素贝叶斯分类算法的概念、原理、实现流程与相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件分类方法研究

该论文中详细介绍了基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类过程,以及五折交叉验证的评价指标,并包含完整的代码,python格式,是一个学习朴素贝叶斯方法不错的实例。

APS_BlueSky_tools-0.0.28-py2-none-any.whl.zip

APS_BlueSky_tools-0.0.28-py2-none-any.whl.zip

apr003_certification_guide_europe_v1.0.pdf

apr003_certification_guide_europe_v1.0.pdf

APScheduler-3.2.0-py2.py3-none-any.whl.zip

APScheduler-3.2.0-py2.py3-none-any.whl.zip

MIL_STD_1364J.537.pdf

MIL_STD_1364J.537.pdf

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

粒子群多目标算法matlab代码【MATLAB代码实现】定义优化问题参数

# 1. 粒子群多目标算法简介 ## 1.1 什么是粒子群算法? 粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法,灵感来源于鸟群或鱼群等生物群体的行为。每个“粒子”代表问题空间中的一个候选解,而整个粒子群代表了候选解的一个群体。粒子在解空间中搜索最优解,通过个体的经验和群体的协作来不断调整自身位置和速度,从而逐步靠近最优解。 ## 1.2 粒子群算法在多目标优化中的应用 粒子群算法最初是针对单目标优化问题提出的,但后来被扩展应用到了多目标优化领域。与单目标优化不同,多目标优化需要考虑多个冲突的目标函数,因此粒子群算法的应用在多目标优化中具有一定的挑战性。 ## 1.3 粒子群多目标算法原理解

hbase中时间戳的精确度和hbase中列族和列名的分隔符是什么

我已经回答了关于HBase中时间戳的精确度的问题,现在回答你的第二个问题: 在HBase中,列族和列名的分隔符是冒号(:)。例如,如果你有一个列族为“info”,列名为“name”的列,那么在HBase中的完整列名将是“info:name”。这个分隔符是在HBase的设计中被硬编码的,不能更改。这个分隔符在HBase的API中也得到了体现,例如在Java API中,可以使用“:`”来将列族和列名分隔开来,如下所示: ```java Get get = new Get(Bytes.toBytes("rowkey")); get.addColumn(Bytes.toBytes("info"),

spring boot应用启动原理分析.docx

spring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docx