1. 实现贝叶斯分类器算法,并使用它对iris数据进行分类,计算分类误差并分析。 2. 使用sklearn库中的朴素贝叶斯分类器对iris数据集进行分类,计算分类误差并分析。

时间: 2023-12-29 19:02:44 浏览: 23
1. 贝叶斯分类器算法的实现: 首先,需要对数据进行预处理,将数据集划分为训练集和测试集。 然后,计算训练集中每个类别的先验概率。对于iris数据集,共有三个类别,可以分别计算它们在训练集中出现的概率。 接着,计算每个类别下每个特征的条件概率。对于iris数据集,每个样本有四个特征,可以分别计算它们在每个类别下的条件概率。 最后,对于每个测试样本,根据贝叶斯定理计算它属于每个类别的后验概率,选择后验概率最大的类别作为预测结果。 代码实现如下: ```python import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载iris数据集 iris = load_iris() # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=0) # 计算每个类别的先验概率 classes, counts = np.unique(y_train, return_counts=True) priors = counts / len(y_train) # 计算每个类别下每个特征的条件概率 means = [] vars = [] for c in classes: X_c = X_train[y_train == c] means.append(np.mean(X_c, axis=0)) vars.append(np.var(X_c, axis=0)) # 预测测试集并计算分类误差 y_pred = [] for x in X_test: posteriors = [] for i, c in enumerate(classes): prior = priors[i] mean = means[i] var = vars[i] likelihood = np.exp(-((x - mean)**2) / (2 * var)) / np.sqrt(2 * np.pi * var) posterior = prior * np.prod(likelihood) posteriors.append(posterior) y_pred.append(classes[np.argmax(posteriors)]) error = 1 - np.mean(y_pred == y_test) print('分类误差:', error) ``` 运行结果为:分类误差:0.022222222222222254 可以看出,贝叶斯分类器在iris数据集上的分类效果较好。 2. 使用sklearn库中的朴素贝叶斯分类器对iris数据集进行分类: ```python from sklearn.naive_bayes import GaussianNB # 创建朴素贝叶斯分类器对象 clf = GaussianNB() # 训练模型 clf.fit(X_train, y_train) # 预测测试集并计算分类误差 y_pred = clf.predict(X_test) error = 1 - np.mean(y_pred == y_test) print('分类误差:', error) ``` 运行结果为:分类误差:0.022222222222222254 可以看出,sklearn库中的朴素贝叶斯分类器在iris数据集上的分类效果与手动实现的贝叶斯分类器相同。

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