bayes_classification_model(Python)

本文使用Python的sklearn库实现基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯分类器。通过划分训练集与测试集,利用多项式朴素贝叶斯模型进行训练,并评估模型在训练集及测试集上的表现。

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import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import classification_report,confusion_matrix
 
data = datasets.load_iris()
x,y = data.data,data.target

x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.4,random_state=1)
    
clf = MultinomialNB(alpha=1.0,fit_prior=True,class_prior=None)
clf.fit(x_train,y_train)
print('训练集上预测结果为:\n',classification_report(y_train,clf.predict(x_train)))
trainMatrix = confusion_matrix(y_train,clf.predict(x_train))
dfTrain = pd.DataFrame(trainMatrix)
dfTrain.index.name = 'actual'
dfTrain.columns.name = 'predict'
print(dfTrain)

print('测试集上的预测结果为:\n',classification_report(y_test,clf.predict(x_test),target_names=['a','b','c']))
testMatrix = confusion_matrix(y_test,clf.predict(x_test))
dfTest = pd.DataFrame(testMatrix)
dfTest.index.name = 'actual'
dfTest.columns.name = 'predict'
print(dfTest)

### 使用 Python 和 Naive Bayes 算法进行情感分析 Naive Bayes 是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器,在文本分类领域表现出色。它假设特征之间相互独立,因此被称为“朴素”。以下是使用 Python 的 `scikit-learn` 库实现基于 Naive Bayes 的情感分析的具体方法。 #### 安装依赖库 为了运行下面的代码,需要先安装所需的库: ```bash pip install scikit-learn nltk pandas numpy ``` 这些库分别提供了机器学习模型、自然语言处理工具以及数据处理的功能[^3]。 #### 示例代码 以下是一个完整的示例代码,展示如何从头构建一个基于 Naive Bayes 的情感分析模型: ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report # 假设我们有一个简单的 CSV 文件,包含两列:'text' (评论) 和 'label' (标签: 正面/负面) data = { 'text': [ "I love this movie", "This is a great film", "I hate it so much", "It's terrible and boring" ], 'label': ['positive', 'positive', 'negative', 'negative'] } df = pd.DataFrame(data) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['text'], df['label'], test_size=0.2, random_state=42) # 文本向量化 vectorizer = CountVectorizer() X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train) X_test_vec = vectorizer.transform(X_test) # 训练 Naive Bayes 模型 model = MultinomialNB() model.fit(X_train_vec, y_train) # 测试模型并评估性能 y_pred = model.predict(X_test_vec) print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred)}") print(classification_report(y_test, y_pred)) ``` 上述代码实现了以下几个步骤: 1. 创建了一个小型的数据集作为输入。 2. 利用 `train_test_split` 方法将数据划分为训练集和测试集。 3. 使用 `CountVectorizer` 对文本数据进行了词频统计转换为数值形式。 4. 构建并训练了 `MultinomialNB` 模型。 5. 输出了模型的准确率和其他评价指标。 #### 进一步扩展 如果希望从网络上获取真实世界的数据(如 IMDb 评论),可以参考如下爬虫代码片段,并将其与上面的流程结合起来: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv url = "https://www.imdb.com/title/tt1375666/reviews?ref_=tt_urv" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') reviews = [] for review in soup.find_all('div', class_='text show-more__control'): reviews.append(review.get_text(strip=True)) with open('imdb_reviews.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(['review']) for review in reviews: writer.writerow([review]) ``` 此代码会抓取指定网页上的部分评论并存储到本地文件中[^4]。 ---
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