sklearn库实现三种贝叶斯分类器

最新推荐文章于 2025-01-14 23:05:58 发布
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#贝叶斯分类 #sklearn #python

本文详细介绍了sklearn库中的三种朴素贝叶斯分类器：GaussianNB、MultinomialNB和BernoulliNB。GaussianNB适用于特征分布为连续值的情况，MultinomialNB适用于多元离散值，而BernoulliNB则适用于二元离散值或稀疏的多元离散值。文章深入解析了每种分类器的适用场景和假设条件。
sklearn官方教程

https://scikit-learn.org/dev/modules/naive_bayes.html

sklearn库朴素贝叶斯分类：

https://blog.youkuaiyun.com/luanpeng825485697/article/details/78967139

三种贝叶斯分类参数介绍

https://www.cnblogs.com/JosonLee/p/10053716.html
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44530236/article/details/88769351

GaussianNB

假设条件分布满足高斯分布
如果样本特征的分布大部分是连续值，使用GaussianNB会比较好。

MultinomialNB

假设条件分布满足多项式分布
如果样本特征的大部分是多元离散值，使用MultinomialNB比较合适。

BernoulliNB

假设条件分布满足二项分布
如果样本特征是二元离散值或者很稀疏的多元离散值，应该使用BernoulliNB。（适用于离散特征。特征取值只能是0和1（如文本分类中某个词出现，特征为1；无，特征为0）。）

SKlearn库——(2)朴素贝叶斯分类
lezaimemecha的博客
01-08 845
模块：sklearn.naive_bayes 理论基础：每队特征之间相互对立；其需要的训练数据比较少，通过计算属于每个类的概率并取概率最大的类作为预测类 共有三类：①高斯贝叶斯（from sklearn.naive_bayes import  GaussianNB）                  ②多项式模型贝叶斯（from sklearn.naive_bayes import  Mul
python 贝叶斯分类器sklearn_Sklearn 中的朴素贝叶斯分类器
weixin_40003283的博客
12-13 1822
原标题：Sklearn 中的朴素贝叶斯分类器作者：Martin Müller，翻译：github-sisibelovedhttps://github.com/xitu/gold-miner/blob/master/TODO1/naive-bayes-classifier-sklearn-python-example-tips.md 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...
[译] Sklearn 中的朴素贝叶斯分类器
weixin_33885253的博客
08-28 522
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 ...
sklearn学习之贝叶斯分类
LY的博客
04-09 2223
样本还是选用的鸢尾花，iris，多么美丽的花儿# -*- coding: utf-8 -*- import sklearn from sklearn import naive_bayes import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import d...
机器学习算法——贝叶斯分类器6（sklearn中的朴素贝叶斯）
Vicky_xiduoduo的博客
05-02 2463
朴素贝叶斯公式为： 在贝叶斯中，P(x)是先验概率，一般很容易求得。所以需要重点求解贝叶斯概率公式中的分子。 但是，在现实中，要求解也会有各种各样的问题。我们可能面临的特征非常多，这需要极多的计算资源。也有可能出现某一个概率为0的情况，分子就会为0，这种情况下的概率会导致整个概率的估计为0。求解连续型变量的概率，需要引入各种概率论中的数字分布，使用各种分布下的概率密度曲线来估计一个概率。其中涉及的数学过程是极其复杂的，要求熟悉概率论和微积分。 我们最常用的几个分布为：高斯分布、伯努利分布和多项式.
sklearn的三种朴素贝叶斯分类算法
hxxjxw的博客
08-31 1518
sklearn中，一共有3个朴素贝叶斯的分类算法，分别是GaussianNB（高斯分布型）、MultinomialNB（多项式型）、BernoulliNB（伯努利型） 高斯分布型：先验为高斯分布(正态分布)的朴素贝叶斯 多项式型：先验为多项式分布的朴素贝叶斯 伯努利型：先验为伯努利分布的朴素贝叶斯 菊安酱的机器学习 ...
人工智能框架三种贝叶斯分类器的Python实现（基于numpy和pandas，不调sklearn方法）
02-07
实现了高斯、多项式、伯努利三种朴素贝叶斯模型，能够处理离散型数据和连续型数据，并提供预测结果概率。对于像鸢尾花这类的连续型数据可以直接采用MyGaussianNB预测。离散型数据采用MyMultinomialNB预测。离散型...
Python使用sklearn库实现的各种分类算法简单应用小结
09-19
`sklearn`提供了多种朴素贝叶斯分类器，如GaussianNB（高斯朴素贝叶斯）、MultinomialNB（多项式朴素贝叶斯）和BernoulliNB（伯努利朴素贝叶斯）： ```python from sklearn.naive_bayes import GaussianNB, ...
朴素贝叶斯分类器
最新发布
m0_67804957的博客
01-14 1412
生成式和判别式学习区别理解，朴素贝叶斯分类器算法数学原理以及代码实现
探索sklearn的贝叶斯奥秘：朴素贝叶斯分类器全解析
2401_85812026的博客
06-30 864
朴素贝叶斯分类器依赖于以下假设：给定目标值时，特征之间相互独立。这一假设虽然在现实世界中往往不成立，但朴素贝叶斯分类器因其计算简便和在某些情况下的出色表现而被广泛应用。朴素贝叶斯分类器以其简单和高效的特性，在sklearn中占有重要地位。通过本文的详细解析，你现在应该已经了解了sklearn中朴素贝叶斯分类器的类型、实现方式以及应用场景。虽然朴素贝叶斯分类器有其局限性，但在适当的场景下，它仍然是一个强大的工具。
基于贝叶斯分类器进行sklearn乳腺癌数据集的分类
qq_48068259的博客
11-01 1450
实验贝叶斯分类器进行sklearn乳腺癌数据集的分类
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 1207
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 ：）
sklearn分类器、数据集的划分
liulina603的专栏
12-28 2527
大致可以将这些分类器分成两类： 1）单一分类器，2）集成分类器 一、单一分类器 下面这个例子对一些单一分类器效果做了比较 # coding=utf-8 from sklearn.cross_validation import cross_val_score from sklearn.datasets import make_blobs # meta-estimator fr
scikit-learn学习之贝叶斯分类算法
weixin_34361881的博客
04-26 774
====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行，并进行部分翻译，如有错误，请大家指正 转载请注明出处，谢谢 ==================================...
Hands-On-Ml 学习笔记（用sklearn构建一个分类器）
Chen_shu_bct的博客
10-09 576
用sklearn来构建分类器 首先我们需要先获取一些数据集 datasets模块中，让我们很方便地能够获取一些经典的数据集 具体的参数可以查阅sklearn官方文档 from sklearn.datasets import fetch_openml mnist = fetch_openml('mnist_784') X,y = mnist['data'],mnist['target'] X.shape,y.shape ((70000, 784), (70000,)) %matplotlib inli
sklearn中的朴素贝叶斯
momokofly的博客
02-04 4847
sklearn学习03——Bayes
qq_42929168的博客
12-21 870
sklearn学习笔记——task03前言一、朴素贝叶斯1.1、贝叶斯分类器的理论框架1.2、朴素贝叶斯分类器1.3、朴素贝叶斯的代码实现总结 前言 本篇首先介绍朴素贝叶斯分类器的原理（参考西瓜书），最后使用 sklearn 简单实现它。 一、朴素贝叶斯 1.1、贝叶斯分类器的理论框架 贝叶斯分类器的理论框架基于贝叶斯决策论（Bayesian decision theory），而贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些
python pandas 基本使用，sklearn的10种分类器实践
ass7798的博客
11-09 1981
由于最近代码任务不多，就想把pandas的日常使用和sklearn的建模使用更加规范和熟练，因此就以泰坦尼克的相关数据集为测试数据进行分析。 选择了 glm tree svm RandomForest knn lda qda gauss naive bayes neural_network adaboost(tree)
使用Sklearn学习朴素贝叶斯算法
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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
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scikit-learn提供了朴素贝叶斯分类器的实现，主要分为三种：高斯朴素贝叶斯分类器、多项式朴素贝叶斯分类器和伯努利朴素贝叶斯分类器。 以高斯朴素贝叶斯分类器为例，sklearn的实现步骤如下： 1. 导入模块 ```python from sklearn.naive_bayes import GaussianNB ``` 2. 创建分类器 ```python clf = GaussianNB() ``` 3. 训练模型 ```python clf.fit(X_train, y_train) ``` 其中，X_train表示训练数据集的特征矩阵，y_train表示训练数据集的标签。 4. 预测 ```python y_pred = clf.predict(X_test) ``` 其中，X_test表示测试数据集的特征矩阵，y_pred表示预测的标签。 完整代码示例： ```python from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 创建分类器 clf = GaussianNB() # 训练模型 clf.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = clf.predict(X_test) # 输出准确率 print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test)) ``` 输出： ``` Accuracy: 1.0 ``` 以上就是sklearn实现高斯朴素贝叶斯分类器的步骤。对于多项式朴素贝叶斯分类器和伯努利朴素贝叶斯分类器，其实现步骤与高斯朴素贝叶斯分类器类似，只是模型的参数不同。
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