• 常规操作： import numpy as np import ...min, x2_max) plt.title(u'GaussianNB对鸢尾花数据的分类结果, 正确率:%.3f%%' % (100 * accuracy_score(y_test, y_test_hat)), fontsize=18) plt.grid(True) plt.show()

常规操作：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler, PolynomialFeatures
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB, MultinomialNB#高斯贝叶斯和多项式朴素贝叶斯
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
## 设置属性防止中文乱码
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 花萼长度、花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度
iris_feature_E = 'sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width'
iris_feature_C = u'花萼长度', u'花萼宽度', u'花瓣长度', u'花瓣宽度'
iris_class = 'Iris-setosa', 'Iris-versicolor', 'Iris-virginica'
features = [2,3]
## 读取数据
path = './datas/iris.data' # 数据文件路径
x = data[list(range(4))]
x = x[features]
y = pd.Categorical(data[4]).codes ## 直接将数据特征转换为0，1,2
print ("总样本数目：%d；特征属性数目：%d" % x.shape)
总样本数目：150；特征属性数目：2
数据分割，形成模型训练数据和测试数据
x_train1, x_test1, y_train1, y_test1 = train_test_split(x, y, train_size=0.8, random_state=14)
x_train, x_test, y_train, y_test = x_train1, x_test1, y_train1, y_test1
print ("训练数据集样本数目：%d, 测试数据集样本数目：%d" % (x_train.shape[0], x_test.shape[0]))
训练数据集样本数目：120, 测试数据集样本数目：30
高斯贝叶斯模型构建
clf = Pipeline([
('sc', StandardScaler()),#标准化，把它转化成了高斯分布
('poly', PolynomialFeatures(degree=1)),
('clf', GaussianNB())]) # MultinomialNB多项式贝叶斯算法中要求特征属性的取值不能为负数
## 训练模型
clf.fit(x_train, y_train)
Pipeline(memory=None,
steps=[('sc', StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)), ('poly', PolynomialFeatures(degree=1, include_bias=True, interaction_only=False)), ('clf', GaussianNB(priors=None))])
计算预测值并计算准确率
y_train_hat = clf.predict(x_train)
print ('训练集准确度: %.2f%%' % (100 * accuracy_score(y_train, y_train_hat)))
y_test_hat = clf.predict(x_test)
print ('测试集准确度：%.2f%%' % (100 * accuracy_score(y_test, y_test_hat)))
训练集准确度: 95.83%
测试集准确度：96.67%
产生区域图
N, M = 500, 500 # 横纵各采样多少个值
x1_min1, x2_min1 = x_train.min()
x1_max1, x2_max1 = x_train.max()
x1_min2, x2_min2 = x_test.min()
x1_max2, x2_max2 = x_test.max()
x1_min = np.min((x1_min1, x1_min2))
x1_max = np.max((x1_max1, x1_max2))
x2_min = np.min((x2_min1, x2_min2))
x2_max = np.max((x2_max1, x2_max2))
t1 = np.linspace(x1_min, x1_max, N)
t2 = np.linspace(x2_min, x2_max, N)
x1, x2 = np.meshgrid(t1, t2) # 生成网格采样点
x_show = np.dstack((x1.flat, x2.flat))[0] # 测试点
cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#77E0A0', '#FF8080', '#A0A0FF'])
cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'r', 'b'])
y_show_hat = clf.predict(x_show) # 预测值
y_show_hat = y_show_hat.reshape(x1.shape)
画图
plt.figure(facecolor='w')
plt.pcolormesh(x1, x2, y_show_hat, cmap=cm_light) # 预测值的显示
plt.scatter(x_train[features[0]], x_train[features[1]], c=y_train, edgecolors='k', s=50, cmap=cm_dark)
plt.scatter(x_test[features[0]], x_test[features[1]], c=y_test, marker='^', edgecolors='k', s=120, cmap=cm_dark)
plt.xlabel(iris_feature_C[features[0]], fontsize=13)
plt.ylabel(iris_feature_C[features[1]], fontsize=13)
plt.xlim(x1_min, x1_max)
plt.ylim(x2_min, x2_max)
plt.title(u'GaussianNB对鸢尾花数据的分类结果, 正确率:%.3f%%' % (100 * accuracy_score(y_test, y_test_hat)), fontsize=18)
plt.grid(True)
plt.show()


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• Task05 基于鸢尾花数据集的贝叶斯分类算法实践 一、学习内容概括 学习资料： 1.阿里云天池-AI训练营机器学习：https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/aicampml?invite_channel=1&accounttraceid=7df...
Task05 基于鸢尾花数据集的贝叶斯分类算法实践
一、学习内容概括
学习资料：
1.阿里云天池-AI训练营机器学习：https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/aicampml?invite_channel=1&accounttraceid=7df048c2ce194081b514fd2c8e9a3f00cqmm
2.sklearnAPI：https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html
二、具体学习内容
朴素贝叶斯算法原理：

由上述原理，分析出朴素贝叶斯解决什么问题：
样本数据集D和对应的特征属性集X可以合二为一形成一个二维数组（样本数n_samples，特征数n_features），我们把这个二维数组称为数据集。原理中提到的类变量Y，我们也形成一个一维数组（样本数n_samples，），我们把这个一维数组称为标签集。从整个数据集中可以再划分出训练集和测试集，标签集也相应划分出训练标签集和测试标签集。
我们先输入训练集和对应的标签集进行学习，通过学习得到朴素贝叶斯模型。基于模型，输入某个样本X，就可以得到相应的标签预测概率值集P(Y|X)（X条件下Y的概率），这里为什么说是一个值集，因为Y中有很多类别，针对一个样本，属于什么类别，每种类别都有其预测概率值P(Yi|X)，有的值大有的值小，其实这个值集在代码中表示就是一个（1，标签数）型的二维数组（当然这是针对一个样本而言，多个样本就是（样本数，标签数））。通过预测结果，我们可以直接看出P(Y|X)中最大的那个概率值，这个概率值对应的类别就是我们想知道的类别Yi。这就是朴素贝叶斯解决的问题。另外，我们把P(Y|X)记为Y的后验概率。
说到这里还是比较抽象，下面从代码中一步步解读。
代码流程：
Step1: 库函数导入Step2: 数据导入&分析Step3: 模型训练Step4: 模型预测
1 库函数导入
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import numpy as np
# 加载莺尾花数据集
from sklearn import datasets
# 导入高斯朴素贝叶斯分类器
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
1.1 忽略警告信息
Q：在python中，代码可以正常运行但是会提示警告。
A：调用warnings模块中警告过滤器filterwarnings()函数忽略警告消息。
1.2 sklearn.naive_bayes：朴素贝叶斯。其中naive_bayes.GaussianNB（* [，先验，...]）：高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.naive_bayes.GaussianNB.html#sklearn.naive_bayes.GaussianNB
1.3 sklearn.model_selection：选型。model_selection.train_test_split（*数组，...）用于数据集的分割，分割成训练集和测试集
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html#sklearn.model_selection.train_test_split
2 数据导入&分析
## return_X_y默认为False，如果为True，表示返回的是（data，target）
## X=data是（样本数，特征数）数组；y=target是（1，标签数）数组
## X,y是待拆分的数据集；test_size是指将0.2比例的数据集拿出来作为测试集；
## random_state默认值为None,不设置则每次复现代码时都会随机分割，如果设置为一个值，那复现代码时会是与本次一样的分割结果
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
这里可以看一下各个数据的形状：X(150,4)、y(150,)、X_train(120,4)、X_test(30,4)、y_train(120,)、y_test(30,4)。看得出来150*0.2=30。这里的X就是数据集，y就是标签集。X_train和X_test是从X中划分出的训练集、测试集；y_train、y_test是从y中划分出的与X相对应的标签集。
通过分析发现训练数据是数值类型的数据，这里假设每个特征服从高斯分布，因此我们选择高斯朴素贝叶斯来进行分类计算。高斯朴素贝叶斯假设每个特征都服从高斯分布，我们把一个随机变量X服从数学期望为μ，方差为σ^2的数据分布称为高斯分布。对于每个特征我们一般使用平均值来估计μ和使用所有特征的方差估计σ^2。
3 模型训练
# 使用高斯朴素贝叶斯进行计算
## var_smoothing：float，默认值= 1e-9。表示所有特征的最大方差部分，已添加到方差中以提高计算稳定性。
## var_smoothing是sklearn0.20版中的新功能
clf = GaussianNB(var_smoothing=1e-8)
clf.fit(X_train, y_train)
我们根据X_train和y_train训练出高斯朴素贝叶斯模型。
通过sklearn.__version__检查sklearn版本，发现是“0.19”，var_smoothing是sklearn0.20版中的新功能，所以var_smoothing不能用。因此我们在控制台更新sklearn版本：pip install scikit-learn==0.23

4 模型预测
# 评估
## GaussianNB.predict（X）对测试向量X进行分类，返回X的预测目标值。
## 输入(n_samples, n_features)型数组。输出(n_samples,)型数组。
## X_test.shape（30,4）,y_pred.shape(30,)
y_pred = clf.predict(X_test)
print(y_pred.shape[0],"个预测值:",y_pred)

## 测试集标签值y_test与估计值y_pred比较，共30个测试样本。得到一个正确率acc
acc = np.sum(y_test == y_pred) / X_test.shape[0]
print("Test Acc : %.3f" % acc)
输出结果：
30 个预测值: [2 1 0 2 0 2 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 2 1 0 0 2 0 0 1 1 0]
Test Acc : 0.967
通过训练得到的模型，在测试集上表现不错，正确率达到96.7%。
基于训练好的模型，对X_test进行一个预测，与y_test对比来对模型进行一个评估。
# 预测
## GaussianNB.predict_proba（X）对测试向量X的概率估计。输入、输出都是(n_samples, n_features)型数组，
## X_test[:1]数组切片，只取一行样本
y_proba = clf.predict_proba(X_test[:1])

print("\n测试样本",X_test[:1],"的预测类别为：",clf.predict(X_test[:1]))
print("\n测试样本",X_test[:1],"的预测概率为：\n",y_proba)
输出结果：
测试样本 [[5.8 2.8 5.1 2.4]] 的预测类别为： [2]

测试样本 [[5.8 2.8 5.1 2.4]] 的预测概率为：
[[1.63542393e-232 2.18880483e-006 9.99997811e-001]]
输入一个样本，不光可以根据predict()函数直接得到其预测类别，还可以根据predict_proba()函数看到针对每一种类别/标签，预测的概率都是多少，几个预测概率值相比较，最大的那个预测值9.99997811e-001对应的类别[2]就是我们想要的类别，也就是predict()函数直接预测到的那个。
重复一遍朴素贝叶斯的功能，就是输入样本，根据学习好的模型进行预测，预测出样本属于几种类别的概率，其中，几种类别预测概率值中最大的那个对应的类别就是我们想要的类别Yi。也就是说事件X最有可能的结果是Yi。
从上述例子中的预测结果中，我们可以看到类别2对应的后验概率值最大，所以我们认为类别2是最优的结果。
三、学习总结
sklearn对朴素贝叶斯算法进行了封装，我们就像在使用一个黑盒子。这个例子只是展示了贝叶斯算法的使用，并没有展现算法的具体细节。

展开全文
• 在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。 对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是...

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。 对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X),要么是条件分布P(Y|X)。 朴素贝叶斯方法是基于贝叶斯定理的一组有监督学习算法，即“简单”地假设每对特征之间相互独立，也就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y),然后用P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)得出。 朴素贝叶斯很直观，计算量也不大，在很多领域有广泛的应用 在scikit-learn中，一共有3个朴素贝叶斯的分类算法类。 分别是GaussianNB，MultinomialNB和BernoulliNB。 其中GaussianNB就是先验为高斯分布的朴素贝叶斯， MultinomialNB就是先验为多项式分布的朴素贝叶斯， 而BernoulliNB就是先验为伯努利分布的朴素贝叶斯。 就鸢尾花例子而言，高斯朴素贝叶斯的准确率>多项分布朴素贝叶斯准确率>伯努利朴素贝叶斯准确率，大概和数据的分布情况有关，后续专门再针对性的评估和学习一下 如下：
# 在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。
# 对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X),要么是条件分布P(Y|X)。
# 朴素贝叶斯方法是基于贝叶斯定理的一组有监督学习算法，即“简单”地假设每对特征之间相互独立，也就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y),然后用P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)得出。
# 朴素贝叶斯很直观，计算量也不大，在很多领域有广泛的应用
# 在scikit-learn中，一共有3个朴素贝叶斯的分类算法类。
# 分别是GaussianNB，MultinomialNB和BernoulliNB。
#     其中GaussianNB就是先验为高斯分布的朴素贝叶斯，
#     MultinomialNB就是先验为多项式分布的朴素贝叶斯，
#     而BernoulliNB就是先验为伯努利分布的朴素贝叶斯。
# GaussianNB类参数
#     GaussianNB类的主要参数仅有一个，即先验概率priors，对应Y的各个类别的先验概率P(Y=Ck)。
#         这个值默认不给出，如果不给出此时P(Y=Ck)=mk/m。
#         其中m为训练集样本总数量，mk为输出为第k类别的训练集样本数。
#         如果给出的话就以priors 为准。
#     在使用GaussianNB的fit方法拟合数据后，我们可以进行预测。
#         此时预测有三种方法，包括predict，predict_log_proba和predict_proba。
#         GaussianNB一个重要的功能是有 partial_fit方法，这个方法的一般用在如果训练集数据量非常大，一次不能全部载入内存的时候。
#         这时我们可以把训练集分成若干等分，重复调用partial_fit来一步步的学习训练集
# MultinomialNB类参数
#     MultinomialNB参数比GaussianNB多，但是一共也只有仅仅3个。
#         其中，参数alpha即为上面的常数λ，如果你没有特别的需要，用默认的1即可。
#         如果发现拟合的不好，需要调优时，可以选择稍大于1或者稍小于1的数。
#         布尔参数fit_prior表示是否要考虑先验概率，如果是false,则所有的样本类别输出都有相同的类别先验概率。
#         否则可以自己用第三个参数class_prior输入先验概率，或者不输入第三个参数class_prior让MultinomialNB自己从训练集样本来计算先验概率，此时的先验概率为P(Y=Ck)=mk/m。
#         其中m为训练集样本总数量，mk为输出为第k类别的训练集样本数。
# BernoulliNB类参数
#     BernoulliNB一共有4个参数，其中3个参数的名字和意义和MultinomialNB完全相同。
#         唯一增加的一个参数是binarize。
#         这个参数主要是用来帮BernoulliNB处理二项分布的，可以是数值或者不输入。
#         如果不输入，则BernoulliNB认为每个数据特征都已经是二元的。
#         否则的话，小于binarize的会归为一类，大于binarize的会归为另外一类。
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB,MultinomialNB,BernoulliNB
def test_naive_bayes(X_train, X_test, y_train, y_test,X,y):
# 训练数据和测试数据进行标准化
# sc = StandardScaler()
# X_train = sc.fit_transform(X_train)
# X_test = sc.transform(X_test)
scores_train=[]
scores_test=[]
names= ['GaussianNB', 'MultinomialNB', 'BernoulliNB' ]
classifiers = [
GaussianNB(),
MultinomialNB(),
BernoulliNB()
]
h=0.02
X= X[:,:2]
#X = StandardScaler().fit_transform(X)
# X_train = StandardScaler().fit_transform(X_train)
# X_test = StandardScaler().fit_transform(X_test)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.4, random_state=42)
x_min, x_max = X[:, 0].min() - .5, X[:, 0].max() + .5
y_min, y_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() + .5
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h),
np.arange(y_min, y_max, h))
# just plot the dataset first
#cmap_light = ListedColormap(['#AAAAFF', '#AAFFAA', '#FFAAAA'])  # 给不同区域赋以颜色
#cmap_bold = ListedColormap(['#FF0000', '#003300', '#0000FF'])  # 给不同属性的点赋以颜色
cmap_bold = ListedColormap(['#AAAAFF', '#AAFFAA', '#FFAAAA'])  # 给不同区域赋以颜色
cmap_light = ListedColormap(['#FF0000', '#00FF00', '#0000FF'])  # 给不同属性的点赋以颜色
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.title("Input data")
plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, cmap=cmap_light,edgecolors='k')
# Plot the testing points
plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap=cmap_light, alpha=0.5,edgecolors='k')
plt.xlim(xx.min(), xx.max())
plt.ylim(yy.min(), yy.max())
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()
i=1

figure = plt.figure(figsize=(10, 6))
for name, clf in zip(names, classifiers):
ax = plt.subplot(2, 2, i)
clf.fit(X_train, y_train)
score = clf.score(X_test, y_test)
print('模型名称:{}，得分={}'.format(name,score))
# 模型名称:GaussianNB，得分=0.8333333333333334
# 模型名称:MultinomialNB，得分=0.4666666666666667
# 模型名称:BernoulliNB，得分=0.3
#Z = clf.predict_proba(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])[:, 1]
Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
ax.contourf(xx, yy, Z, cmap=cmap_bold, alpha=.6)
#plt.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap=cmap_bold, alpha=.6)
# Plot the training points
ax.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, cmap=cmap_light,edgecolors='k')
# Plot the testing points
ax.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap=cmap_light,edgecolors='k', alpha=0.6)
ax.set_xlim(xx.min(), xx.max())
ax.set_ylim(yy.min(), yy.max())
ax.set_xticks(())
ax.set_yticks(())
ax.set_title(name)
ax.text(xx.max() - .3, yy.min() + .3, ('%.2f' % score).lstrip('0'), size=15, horizontalalignment='right')
i=i+1
plt.show()
if __name__=='__main__':
# -----------------------逻辑回归--------------------------------
# test_LogisticRegression(X_train,X_test,y_train,y_test)
# test_LogisticRegression_C(X_train, X_test, y_train, y_test)
# test_LogisticRegression_Cpenaltyssolvers(X_train, X_test, y_train, y_test)
# test_LogisticRegression_Cmulti_classsolvers(X_train, X_test, y_train, y_test)
# test_LogisticRegression_penaltyssolvers(X_train, X_test, y_train, y_test)
# test_LogisticRegression_multi_classssolvers(X_train, X_test, y_train, y_test)
# test_LogisticRegression_best(X_train, X_test, y_train, y_test)
# ---------------------K近邻算法-----------------------
#test_KNeighborsClassifier(X_train, X_test, y_train, y_test, X, y)
# ------------------朴素贝叶斯-----------------------
# 高斯朴素贝叶斯
# 多项分布朴素贝叶斯
# 伯努利朴素贝叶斯
test_naive_bayes(X_train, X_test, y_train, y_test, X, y)
# ---------------------决策树-----------------------
# ---------------------K Means聚类-----------------------
# ------------------高斯混合模型聚类-----------------------
# -------------------SVM支撑向量机-----------------------

展开全文
• 朴素贝叶斯算法写的关于鸢尾花分类的程序，有需要的可以自己下载修改使用.
• 前面我们已经详细介绍过鸢尾花数据集以及sklearn的使用，下面我们就来调用sklearn中的贝叶斯分类器来实现鸢尾花数据集的分类。 首先，我们需要导入需要用到的包，模型以及数据集 import numpy as np # 导入sklearn...
前面我们已经详细介绍过鸢尾花数据集以及sklearn的使用，下面我们就来调用sklearn中的贝叶斯分类器来实现鸢尾花数据集的分类。
首先，我们需要导入需要用到的包，模型以及数据集
import numpy as np
# 导入sklearn中有关于数据集的包
from sklearn import datasets
# 导入高斯朴素贝叶斯分类器
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载鸢尾花特征数据及其标签

样本划分，将数据划分为训练集和测试集
# train_test_split函数用于划分数据集，按照test_size=0.2，将80%的数据划分为训练集，20%的数据划分为测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

导入定义的高斯朴素贝叶斯模型，并利用训练集数据进行训练
# 定义模型，给出模型的相关参数，该参数在sklearn 0.20以上的版本才有，低于此版本的sklearn会报错
clf = GaussianNB(var_smoothing=1e-8)
# 利用训练数据训练定义好的模型
clf.fit(X_train, y_train)

# GaussianNB(var_smoothing=1e-08)

sklearn.naive_bayes.GaussianNB
利用训练好的模型进行预测
# 利用模型对测试集进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 评判模型预测的准确率（真确预测的个数/测试样本总个数）
acc = np.sum(y_test == y_pred) / X_test.shape[0]
# 打印准确率
print("Test Acc : %.3f" % acc)

# Test Acc : 0.967

可以看到模型在测试集上的准确率为96.7%
我们挑选测试集中的一个样本来看看具体情况
# predict_proba函数分别计算该样本属于每一类的概率，概率总和为1
y_proba = clf.predict_proba(X_test[:1])
# 打印测试集第一个样本的预测结果
print(clf.predict(X_test[:1]))
# 打印测试集第一个样本分别属于每一类的概率
print("预计的概率值:", y_proba)

# [2]
# 预计的概率值: [[1.63542393e-232 2.18880483e-006 9.99997811e-001]]

可以看到模型预测出测试集第一个样本标签为第二类的可能性更大，且输出的标签也是2
我们来看一下测试集第一个样本的真实标签是多少
print(y_test[:1])

# [2]

可以看到预测结果和真实结果是一致的。
至此，我们就完成了利用鸢尾花数据训练贝叶斯分类器的过程。
展开全文
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• 鸢尾花的分类（四种方法）

千次阅读 2021-05-23 08:54:17
鸢尾花分类 iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，含有5个key，分别是DESCT，target_name（分类名称，即四个特征值的名称），target（分类，有150个数值，有（0，1，2）三种取值，分别代表三个种类），...
• 主要介绍了python KNN算法实现鸢尾花数据集分类，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
• import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl ...from sklearn.naive_bayes import GaussianNB, MultinomialNB#高斯贝叶斯和多项式朴素贝叶斯 from
• 使用的贝叶斯分类算法实现的，编程语言为java。是我本学期修的数据库与数据挖掘的课程的期末课程作业，算法本身不难，思路理清楚了很简单。先看看鸢尾花(Iris)数据集(下图为数据集的部分截图)，鸢尾花有setosa、...
• 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。NB模型...
• import pandas as pdfrom sklearn.naive_bayes import GaussianNBfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import accuracy_scorefrom sklearn import datasetsiris=datasets.lo....
• 第一个应用：鸢尾花分类需要的几个python库scikit-learn：两个 Python 包：NumPy 和 SciPy。NumPy包括多维数组、高级数学函数(比如线性代数运算和傅里叶变换)，以及伪随机数生成器。SciPy具有线性代数高级程序、数学...
• 鸢尾花数据集8:2划分训练集和测试集，并进行决策树分类算法练习Graphviz的安装训练集、测试集的划分输出训练模型可视化树状图训练模型的精度F1-Score测试集的精度F1-Score遇到的问题 针对鸢尾花数据集，按照80%训练...
• 今天小编就为大家分享一篇Python sklearn库实现PCA教程(以鸢尾花分类为例)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
• 决策树，人工神经网络，朴素贝叶斯，对比分类
• 建立决策树模型基于R软件，利用DI3算法，利用鸢尾花数据
• 使用高斯朴素贝叶斯鸢尾花数据进行分类 代码： 1 # 通过朴素贝叶斯鸢尾花数据进行分类 2 3 from sklearn import datasets 4 from sklearn.model_selection import train_test_split 5 from ...
• 从读取文件、去除重用词、正则化、到词向量、再到预测分类。最后ROC曲线评估，一整套（带数据集），下载即运行。如果好用，还请给个好评
• 自编程实现朴素贝叶斯算法，Navie Bayes程序（python），并对鸢尾花数据进行分类。 目录自编程实现朴素贝叶斯算法，Navie Bayes程序（python），并对鸢尾花数据进行分类。朴素贝叶斯完整程序代码运行结果实现过程及...

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