13、人工智能算法与应用全解析

人工智能算法与应用全解析

1. 分类算法实践

1.1 朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，假设特征之间相互独立。以下是使用高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）进行分类的示例代码：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

# maximum likelihood
gnb = GaussianNB()
train_and_predict_using_model("Naive Bayes", gnb)

运行上述代码后，会输出训练集和测试集的混淆矩阵以及准确率。例如，训练集准确率为 73.45%，测试集准确率为 72.08%。

1.2 逻辑回归算法

逻辑回归是一种常用的分类算法，用于处理二分类问题。以下是使用逻辑回归进行分类的示例代码：

from sklearn import linear_model
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats

# 读取数据
df = pd.read_csv("C:/Users/User/Dropbox/TT Library/AI Model/Python/Treynor (C