朴素贝叶斯代码实现（超详细）

想详细了解贝叶斯算法的，可点击笔者的另一篇文章案列分析带你彻底了解贝叶斯​​​​​​​

在这里我将写一个简单的贝叶斯代码实现。

首先先导入库

import pandas as pd

为了可以帮助更好地理解模型的性能，找出模型可能存在的问题，我们要创建一个混淆矩阵的可视

化

def cm_plot(y, yp):
    from sklearn.metrics import confusion_matrix
    import matplotlib.pyplot as plt

    cm = confusion_matrix(y, yp)
    plt.matshow(cm, cmap=plt.cm.Blues)
    plt.colorbar()
    for x in range(len(cm)):
        for y in range(len(cm)):
            plt.annotate(cm[x, y], xy=(y, x), horizontalalignment='center',
                         verticalalignment='center')
            plt.ylabel('True label')
            plt.xlabel('Predicted label')
    return plt

进行数据预处理，将数据读入，并删除第一行序列