SKlearn库——(2)朴素贝叶斯分类

最新推荐文章于 2022-02-04 02:17:25 发布
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模块：sklearn.naive_bayes

理论基础：每队特征之间相互对立；其需要的训练数据比较少，通过计算属于每个类的概率并取概率最大的类作为预测类

共有三类：①高斯贝叶斯（from sklearn.naive_bayes import  GaussianNB）

                 ②多项式模型贝叶斯（from sklearn.naive_bayes import  MultinomialNB）：用于文本分类，处理多项离散数据集

                 ③伯努利模型贝叶斯（from sklearn.naive_bayes import  BernoulliNB）

下面贴上用多项式模型贝叶斯用于文本分类的代码


                

        

    

    
  


        

            

                      
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机器学习之朴素贝叶斯算法

				
			

			

				

					LDC，公众号【轻松学编程】
				

				

					08-01
					
					1631
					
				

			

		

		

			
				
朴素贝叶斯



事例1



例子1，现分别有 A、B 两个容器，
在容器 A 里分别有 7 个红球和 3 个白球，

在容器 B 里有 1 个红球和 9 个白球，
现已知从这两个容器里任意抽出了一个球，且是红球，
问这个红球是来自容器 A 的概率是多少?

# X事件为选中了红球
p(X) = 8/20

# Y事件代表选中A容器
p(Y) = 1/2

# A容器中红球的概率
p(X|Y) ...

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
使用sklearn实现朴素贝叶斯文本分类

				
			

			

				

					Kobe Bryant的专栏
				

				

					07-20
					
					7033
					
				

			

		

		

			
				
本文使用的python版本为3.4。 
使用前需要安装numpy、matplotlib、scipy和scikitlearn，建议直接下载后安装，下载地址为：python包，选择相应的版本下载，注意不要使用最新的python3.5版本，其对scipy的兼容性不稳定，安装容易失败。 
此外还用到了结巴分词、joblib等python包，可以直接通过pip安装。本文源代码及文本数据集下载地址：https:

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
sklearn学习之贝叶斯分类

				
			

			

				

					LY的博客
				

				

					04-09
					
					2215
					
				

			

		

		

			
				
样本还是选用的鸢尾花，iris，多么美丽的花儿# -*- coding: utf-8 -*-
import sklearn
from sklearn import naive_bayes
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import d...

			
		

	





	

		

			

				
					
sklearn库实现三种贝叶斯分类器

				
			

			

				

					weixin_43496455的博客
				

				

					12-19
					
					2879
					
				

			

		

		

			
				
sklearn官方教程
https://scikit-learn.org/dev/modules/naive_bayes.html
sklearn库朴素贝叶斯分类：
https://blog.youkuaiyun.com/luanpeng825485697/article/details/78967139
三种贝叶斯分类参数介绍
https://www.cnblogs.com/JosonLee/p/10053...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
sklearn之朴素贝叶斯进行分类

				
			

			

				

					LOVE Gui!
				

				

					06-03
					
					753
					
				

			

		

		

			
				
from sklearn import preprocessing
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.preprocessing import 

			
		

	





	

		

			

				
					
sklearn中的朴素贝叶斯

				
			

			

				

					momokofly的博客
				

				

					02-04
					
					4761
					
				

			

		

		

			
				

			
		

	





	

		

			

				
					
朴素贝叶斯算法python sklearn实现_朴素贝叶斯算法——实现新闻分类（Sklearn实现）...

				
			

			

				

					weixin_35564436的博客
				

				

					02-12
					
					1394
					
				

			

		

		

			
				
1、朴素贝叶斯实现新闻分类的步骤(1)提供文本文件，即(2)准备数据将数据集划分为训练集和测试集；使用jieba模块进行分词，词频统计，停用词过滤，文本特征提取，将文本数据向量化(3)分析数据：使用matplotlib模块分析(4)训练算法：使用sklearn.naive_bayes 的MultinomialNB进行训练在scikit-learn中，一共有3个朴素贝叶斯的分类算法类。分别是Gaus...

			
		

	





	

		

			

				
					
项目实战-朴素贝叶斯算法实现新闻分类源码及数据集.zip

				
			

			

				

					04-17
				

			

		

		

			
				
1、内容概要：本资源主要基朴素贝叶斯算法实现新闻分类，适用于初学者学习文本分类使用。 2、新闻分类源码实现过程：将数据集划分为训练集和测试集；使用jieba模块进行分词，词频统计，停用词过滤，文本特征提取，将...

			
		

	





	

		

			

				
					
Python项目案例开发从入门到实战源代码第18章 机器学习案例——基于朴素贝叶斯算法的文本分类.rar

				
			

			

				

					01-07
				

			

		

		

			
				
文件名“第18章 机器学习案例——基于朴素贝叶斯算法的文本分类”可能包含以下内容：  1. 数据集：包含各种文本和对应的类别标签，用于训练和测试模型。 2. 预处理脚本：用于清洗和转换文本数据，使其适合输入到模型...

			
		

	





	

		

			

				
					
Sklearn学习笔记2 分类问题

				
			

			

				

					edwinhaha的博客
				

				

					09-06
					
					705
					
				

			

		

		

			
				
文章目录
1 KNN算法
2 贝叶斯分类算法
3 决策树算法
4 随机森林算法
5 SVM算法
6 GBDT



			
		

	





	

		

			

				
					
数据挖掘 | [有监督学习——分类] 决策树基本知识及python代码实现——利用sklearn

				
			

			

				

					12-21
				

			

		

		

			
				
利用决策树进行分类，使用了sklearn包。

决策树分类及sklearn实现决策树的定义决策树的组成信息增益python代码实现决策树可视化一些参考
相关文章：
数据挖掘 | [关联规则] 利用apyori库的关联规则python代码实现
数据挖掘 | [有监督学习——分类] 朴素贝叶斯及python代码实现——利用sklearn
数据挖掘 | [无监督学习——聚类] K-means聚类及python代码实现——利用sklearn
数据挖掘 | [无监督学习——聚类] 凝聚层次聚类及python代码实现——利用sklearn
决策树的定义
决策树，又称判定树，是一种类似于流程图的树结构，它提

			
		

	





	

		

			

				
					
朴素贝叶斯分类器

				
			

			

				

					10-14
				

			

		

		

			
				
一个简单自己写的朴素贝叶斯分类器

			
		

	





	

		

			

				
					
sk-learn实例-用朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）对文本进行分类

				
			

			

				

					张大千的博客
				

				

					01-09
					
					2855
					
				

			

		

		

			
				
简介
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一个非常简单，但是实用性很强的分类模型，与基于线性假设的模型（线性分类器和支持向量机分类器）不同，朴素贝叶斯分类器的构造基础是贝叶斯理论。
抽象一些的说，朴素贝叶斯分类器会单独考量每一维度特征被分类的条件概率，进而综合这些概率并对其所在的特征向量做出分类预测。因此，这个模型的基本数学假设是：各个维度上的特征被分类的条件概率之间是相互独立的。
对朴素贝叶斯...

			
		

	





	

		

			

				
					
使用Sklearn学习朴素贝叶斯算法

				
			

			

				

					理科男同学
				

				

					10-20
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
上一篇文章我向大家介绍了朴素贝叶斯工作的理论部分，需要看的小伙伴请移步：贝叶斯分类器，接下来，我们基于Sklearn机器学习库来使用以下具体的贝叶斯分类器算法。

1，sklearn中的贝叶斯分类器

Sklearn基于数据分布以及这些分布上的概率估计的改进，为我们提供了四个朴素贝叶斯的分类器。

类
			含义
		naive_bayes.BernoulliNB
			伯努利分布下的朴素贝叶斯
		naive_bayes.GaussianNB
			高斯分布下的朴素贝叶斯
		naive_bayes.Mu

			
		

	





	

		

			

				
					
sklearn中的朴素贝叶斯算法

				
			

			

				

					FontTian的博客
				

				

					12-17
					
					6470
					
				

			

		

		

			
				
sklearn中的朴素贝叶斯分类器之前理解朴素贝叶斯中的结尾对sklearn中的朴素贝叶斯进行了简单的介绍. 
此处对sklearn中的则对sklearn中的朴素贝叶斯算法进行比较详细介绍.不过手下还是对朴素贝叶斯本身进行一些补充.朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法的数学基础都是围绕贝叶斯定理展开的,因此这一类算法都被称为朴素贝叶斯算法.朴素贝叶斯的分类原理是通过对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出后验概

			
		

	





	

		

			

				
					
机器学习实战：朴素贝叶斯分类（二）

				
			

			

				

					S-H_A-N
				

				

					06-25
					
					892
					
				

			

		

		

			
				
使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件
（1）收集数据：提供文本文件。
（2）准备数据：将文本文件解析成词条向量。
（3）分析数据：检查词条确保解析的正确性。
（4）训练算法：使用我们之前建立的trainNBayes0函数
（5）测试算法：使用classifyNB(),并且构建一个新的测试函数来计算文档集的错误率。
（6）使用算法：构建一个完整的程序对一组文档进行分类，将错分的文档输出到屏幕上。

			
		

	





	

		

			

				
					
sklearn朴素贝叶斯类库使用小结

					
热门推荐

				
			

			

				

					每天进步一点点2017
				

				

					05-26
					
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在scikit-learn中，提供了3中朴素贝叶斯分类算法：GaussianNB(高斯朴素贝叶斯)、MultinomialNB(多项式朴素贝叶斯)、BernoulliNB(伯努利朴素贝叶斯)


sklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None)

			
		

	





	

		

			

				
					
sklearn实战：文档分类预测（朴素贝叶斯算法）

				
			

			

				

					Douhh_sisy的博客
				

				

					06-09
					
					1621
					
				

			

		

		

			
				
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np



from time import time
from sklearn.datasets import load_files

print("loading train dataset ...")
t = time()
news_train = load_...

			
		

	





	

		

			

				
					
机器学习——朴素贝叶斯分类器及sklearn实现

				
			

			

				

					Tao_RY的博客
				

				

					11-30
					
					1052
					
				

			

		

		

			
				
前言：参考《机器学习》，简单介绍朴素贝叶斯分类器

机器学习专栏：机器学习专栏
文章目录一、贝叶斯定理二、贝叶斯分类法三、sklearn实现贝叶斯分类
一、贝叶斯定理
贝叶斯定理（Bayes’ theorem）是概率论中的一个定理，描述在已知一些条件下，某事件的发生概率。

条件概率公式：P(B∣A)=P(A,B)P(B)P(B|A)=\frac {P(A,B)}{P(B)}P(B∣A)=P(B)...

			
		

	





	

		

			

				
					
头歌机器学习——朴素贝叶斯分类器答案

					
最新发布

				
			

			

				

					03-29
				

			

		

		

			
				
好的，我现在需要回答用户关于头歌平台上的朴素贝叶斯分类器实验的问题。用户可能是在做实验时遇到了困难，需要解析或者答案。首先，我要回顾朴素贝叶斯的基本原理，确保自己理解正确。根据提供的引用[1]，朴素...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

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hope_wisdom
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