sklearn naive_bayes

适用条件

1特征独立
2特征重要性相等
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from sklearn import datasets
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iris = datasets.load_iris()
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from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
clf = GaussianNB()
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)
y_pred=clf.predict(iris.data)
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import numpy as np
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np.mean(y_pred == iris.target)
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0.96
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from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
clf = MultinomialNB()
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)
y_pred=clf.predict(iris.data)
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np.mean(y_pred == iris.target)
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0.9533333333333334
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from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
clf = BernoulliNB()
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)
y_pred=clf.predict(iris.data)
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np.mean(y_pred == iris.target)
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0.3333333333333333
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