机器学习：基于朴素贝叶斯对花瓣花萼的宽度和长度分类预测

机器学习：基于朴素贝叶斯对花瓣花萼的宽度和长度分类预测

作者：i阿极

作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页

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专栏案例：机器学习
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一、实验目的

1.理解朴素贝叶斯的原理

2.掌握scikit-learn贝叶斯的用法

3.认识可视化工具seaborn

二、实验原理

1.分类问题描述

贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法，对于分类问题，其实谁都不会陌生，日常生活中我们每天都进行着分类过程。例如，当你看到一个人，你的脑子下意识判断他是学生还是社会上的人；你可能经常会走在路上对身旁的朋友说“这个人一看就很有钱”之类的话，其实这就是一种分类操作，贝叶斯分类算法，那么分类的数学描述又是什么呢？

其中C叫做类别集合，其中每一个元素是一个类别，而I叫做项集合（特征集合），其中每一个元素是一个待分类项，f叫做分类器。分类算法的内容是要求给定特征，构造分类器f，让我们得出类别。

2.Bayes’ theorem(贝叶斯法则)

在概率论和统计学中，Bayes theorem（贝叶斯法则）根据事件的先验知识描述事件的概率。贝叶斯法则表达式如下所示：