Sklearn实现朴素贝叶斯

最新推荐文章于 2024-07-31 23:38:12 发布

数据科学家修炼之道

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分类专栏： AI # Sklearn笔记文章标签： sklearn 朴素贝叶斯机器学习

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博客围绕机器学习展开，涉及sklearn工具和朴素贝叶斯算法。sklearn是强大的机器学习工具库，朴素贝叶斯是经典的分类算法，二者结合可有效解决分类问题，在信息技术领域有广泛应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

>>> from sklearn import datasets
>>> iris = datasets.load_iris()
>>> from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
>>> gnb = GaussianNB()
>>> y_pred = gnb.fit(iris.data, iris.target).predict(iris.data)
>>> print("Number of mislabeled points out of a total %d points : %d"
...       % (iris.data.shape[0],(iris.target != y_pred).sum()))
Number of mislabeled points out of a total 150 points : 6