sklearn贝叶斯分类器的案例

最新推荐文章于 2024-09-17 14:42:37 发布

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#sklearn贝叶斯分类器

本文探讨了sklearn中的贝叶斯分类器在实际案例中的应用。通过创建和训练模型，展示了如何利用贝叶斯分类器预测考试结果。实例表明，不同行为模式可能影响考试成绩，强调了学习的重要性。

贝叶斯分类器

贝叶斯分类器的原理比较简单，可以自己去百度了解原理，这篇文章就是讲一讲贝叶斯分类器的实际应用案例
案例：研究期末考试前一周的行为（假设有三种：1.打游戏 2.逛街 3.学习）对于期末开考试的影响（就是是否挂科）
首先要有一个样本库，没办法，只能自己去创建了，我们就按照这个形式来创建样本库，形式如下：

打游戏	逛街	学习	挂科
0	0	1	0

其中0表示这件事没发生，1表示这件事发生了
-于是我手动写了如下的样本：
首先是数据特征样本，所谓数据特征样本值得就是（1.打游戏 2.逛街 3.学习）就是这三个行为

data = [[0, 0, 1],
        [0, 0, 1],
        [0, 0, 1],
        [0, 0, 1],
        [0, 0, 1],
        [0, 0, 1],
        [0, 0, 1],
        [0, 0, 1],
        [0

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sklearn学习之贝叶斯分类

hitfangyu的博客

07-13

1843

主要是介绍贝叶斯分类器 1.高斯贝叶斯分类器 class sklearn.naive_bayes.GaussianNB 高斯贝叶斯分类器没有参数2.多项式贝叶斯分类器 class sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha=1.0,fit_prior=True,class_prior=None) 参数含义如下： alpha：一个浮点数，指定alpha的

sklearn分类算法实例（SVC、KNN)

qq_38524083的博客

08-30

3015

文章目录1. 数据集2. 实验步骤2.1 数据预处理*2.1.1 分析**2.1.2 实践过程*2.2 划分数据集2.3 选取模型进行定价分类*2.3.1 分析**2.3.2 实践*①SVC模型分类②KNN模型分类总结 1. 数据集数据集为car evaluation:根据汽车的若干属性对汽车进行定价。数据集下载的官方地址为：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Car+Evaluation 2. 实验步骤 2.1 数据预处理 2.1.1 分析数据集展示：

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1 条评论

EthaneHike 2022.01.11
你好，请问代码能跑吗？

sklearn 朴素贝叶斯分类示例

人工智能

08-19

662

代码参考https://github.com/mbeyeler/opencv-machine-learning/blob/master/notebooks/07.01-Implementing-Our-First-Bayesian-Classifier.ipynb： from sklearn import datasets import numpy as np from sklearn import model_selection as ms import matplotlib.pyplot as p.

基于sklearn的朴素贝叶斯_sklearn朴素贝叶斯分类的一个例子,示例

weixin_39562327的博客

02-11

276

from sklearn import datasetsimport numpy as npfrom sklearn import model_selection as msimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import naive_bayesX, y = datasets.make_blobs(100, 2, centers=2, rando...

sklearn之朴素贝叶斯分类

weixin_30896511的博客

07-15

576

''' 朴素贝叶斯分类：朴素贝叶斯分类是一种依据统计概率理论而实现的一种分类方式。观察这组数据：天气情况穿衣风格约女朋友 ==> 心情 0（晴天） 0（休闲） 0（约了） ==> 0（高兴） 0 ...

[译] Sklearn 中的朴素贝叶斯分类器

weixin_33885253的博客

08-28

526

原文地址：Naive Bayes Classification With Sklearn 原文作者：Martin Müller 译文出自：掘金翻译计划本文永久链接：github.com/xitu/gold-m… 译者：sisibeloved 校对者：rockyzhengwu 用豆机实现的高斯分布这篇教程详述了朴素贝叶斯分类器的算法、它的原理及优缺点，并提供了一个使用 Sklearn ...

从0开始理解sklearn中的贝叶斯分类器，包含原理与代码案例，从今天开始不在困惑（python,sklearn,numpy）

m0_62716099的博客

09-17

1221

大家好，我又来了。今天带大家了解一下sklearn中的贝叶斯分类器。这里由于听说贝叶斯分类器比较重要，我就仔细了解了一下其原理，并给大家带来一些具体的案例：）

机器学习 | 基于sklearn中朴素贝叶斯实现分类任务的示例

python收藏家的博客

07-31

912

机器学习是人工智能的一个子领域，它使系统能够在没有明确编程的情况下进行自我学习。机器学习可以用来解决许多真实的世界问题。本文将介绍高斯朴素贝叶斯实现简单分类任务的示例。

使用Sklearn学习朴素贝叶斯算法

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理科男同学

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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

momokofly的博客

02-04

4873

贝叶斯分类器应用实例-matlab

06-30

使用贝叶斯分类器进行判断文章类别，其中使用了斯密斯smoothing方法，课程作业，自己编写的matlab源码，直接运行BayesClassifier即可，由于数据量庞大，大概需要运行1分钟左右

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

sklearn之贝叶斯分类器使用

weixin_30399821的博客

10-14

774

贝叶斯分类器 原理：基于先验概率P(Y)，利用贝叶斯公式计算后验概率P(Y/X)（该对象属于某一类的概率），选择具有最大后验概率的类作为该对象所属类特点：数据可离散可连续；对数据缺失、噪音不敏感；若属性相关性小，分类效果好，相关也不低于决策树朴素贝叶斯算法学习的内容是先验概率和条件概率（都使用极大似然估计这两种概率），公式很难敲，不敲了 sci...

贝叶斯分类器（公式推导+举例应用）

Nie同学的博客

01-13

3808

本文深入探讨了贝叶斯分类器的理论基础和实际应用。首先介绍了贝叶斯决策论，以及先验概率和后验概率的概念。通过极大似然估计，我们理解了在统计模型中如何估计参数。然后详细讲解了朴素贝叶斯分类器，阐述了其基于概率和属性条件独立性假设的工作原理。通过实验分析垃圾邮件分类，展示了朴素贝叶斯分类器在实际问题中的表现，以及对模型评估和分析的方法。总体而言，贝叶斯分类器在文本分类等领域有着广泛应用，通过本文的学习，读者能更好地理解和应用这一强大的机器学习算法。

【scikit-learn】04：sklearn库下进行文本数据分析

墨竹

02-21

4671

# -*-coding:utf-8-*-# ---------------------- # Author：kevinelstri # Datetime:2017.2.21 # ----------------------# ----------------------- # Working With Text Data 文本数据处理 # http://scikit-learn.o

sklearn 朴素贝叶斯 分类器

安

08-15

3707

朴素贝叶斯朴素贝叶斯方法是一系列有监督学习的方法，这些方法基于对贝叶斯理论的应用，即简单(naive)的假设每对特征之间都相互独立。给定类变量 y (这里一个样本仅属于一类) 和一个相互独立的特征向量 x_1 到 x_n ，贝叶斯定理可得到如下关系：P(y \mid x_1, \dots, x_n) = \frac{P(y) P(x_1, \dots x_n \mid y)}

sklearn朴素贝叶斯分类器_简单说一下朴素贝叶斯分类器

weixin_39821378的博客

11-26

288

贝叶斯分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率。先验概率（prior probability）是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。后验概率是信息理论的基本概念之一。在一个通信系统中，在收到某个消息之后，接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。后验概率的计算要以先验概率为基础。后验概率可以根据通过贝叶斯公式，用先...

【机器学习】贝叶斯分类器（算法原理实现及sklearn实现）

qq_53271322的博客

12-18

3194

贝叶斯分类器作为“生成式模型”可处理多分类问题，在数据较少的情况下依然有效，本文介绍了算法原理推导及基于算法原理的代码实现与基于sklearn包的代码实现。

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最新发布

12-21

本项目旨在构建一个基于Web的家具在线销售平台，该系统致力于实现家具商品的高效数字化管理与用户交互。平台核心功能涵盖：主页展示、个人中心、用户账户管理、家具分类维护、商品信息管理、订单处理及系统配置等模块。管理员通过预设凭证登录后，可全面管理平台的各项业务与数据。技术实现采用Spring Boot与Node.js作为后端支撑，结合Vue.js前端框架及Element UI组件库，数据库选用MySQL，项目管理依赖Maven。开发环境推荐使用IntelliJ IDEA，同时兼容Eclipse。系统遵循浏览器/服务器（B/S）架构模式，确保跨平台访问的便捷性。部署时需配置数据库连接参数，相关设置在项目资源文件中指定。初始化数据库可执行提供的SQL脚本。应用启动后，管理员可通过特定路径访问后台管理界面，普通用户则通过前端入口浏览与购买商品。具体技术细节与操作流程可参考附带的文档资料。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

高斯贝叶斯分类器案例

01-12

### 高斯贝叶斯分类器应用案例高斯贝叶斯分类器广泛应用于处理具有连续属性的数据集，在多个领域内都有实际应用。例如，金融风险评估、医疗诊断以及垃圾邮件过滤等领域均可见其身影。 #### 应用场景：鸢尾花数据集分类为了更好地理解如何利用 Python 中的 `sklearn`库来构建并训练一个基于高斯分布假设下的朴素贝叶斯分类器，下面将以著名的鸢尾花(Iris) 数据集为例展示具体实现方法[^3]。 ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载鸢尾花数据集 data = load_iris() X, y = data.data, data.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 创建高斯朴素贝叶斯模型对象 gnb = GaussianNB() # 使用训练数据拟合模型参数 gnb.fit(X_train, y_train) # 对测试样本进行预测 y_pred = gnb.predict(X_test) # 计算准确率得分 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f'Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%') ``` 此段代码展示了完整的建模流程，从加载数据到最终评价模型性能。通过这种方式可以快速搭建起一个基础版的高斯贝叶斯分类器，并对其效果有一个初步的认识。