朴素贝叶斯分类器是一种常用的机器学习算法,广泛应用于分类问题。在本教程中,我们将使用朴素贝叶斯方法来预测鸢尾花卉的品种。我们将介绍朴素贝叶斯分类器的原理,并提供相应的源代码。
首先,让我们导入所需的库和数据集。我们将使用scikit-learn库中的鸢尾花卉数据集。以下是导入库和数据集的代码:
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import
本文是一篇关于使用朴素贝叶斯分类器预测鸢尾花卉品种的教程。通过介绍原理,展示如何用scikit-learn库构建和训练GaussianNB分类器,以及评估预测准确率,来阐述朴素贝叶斯在高维数据分类中的应用。
订阅专栏 解锁全文
836

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



