23、机器学习中的分类与回归方法：从朴素贝叶斯到线性回归

机器学习中的分类与回归方法：从朴素贝叶斯到线性回归

1. 朴素贝叶斯分类器

1.1 预测类别示例

首先，我们来看一个预测类别的函数：

def predict_category(s, train=train, model=model): 
    pred = model.predict([s]) 
    return train.target_names[pred[0]] 

通过这个函数，我们可以对不同的文本进行类别预测，例如：

predict_category('sending a payload to the ISS') 

输出结果为： 'sci.space'

predict_category('discussing islam vs atheism') 

输出结果为： 'soc.religion.christian'

predict_category('determining the screen resolution') 

输出结果为： 'comp.graphics'

需要注意的是，这只是一个基于字符串中每