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[未分类] 机器学习(六) 朴素贝叶斯算法

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发表于 2020-2-24 14:35:22 | 显示全部楼层 |阅读模式
  
Python 机器学习

2018年3天快速入门python机器学习【黑马程序员】

机器学习(六) 朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯算法

  • 朴素:假定特征与特征之间是相互独立的
  • 贝叶斯:贝叶斯公式(详情见概率论与数理统计)

  • 拉普拉斯平滑系数:防止概率为0的情况

朴素贝叶斯算法的理解
朴素贝叶斯算法的使用(流程相同)案例:20类新闻分类1.获取数据(这里使用sklearn中的数据集,所以省去数据处理的操作)
  1. fromsklearn.datasets importfetch_20newsgroups
  2. news =fetch_20newsgroups(subset='all')
复制代码
2.划分数据集
  1. fromsklearn.model_selection importtrain_test_split
  2. x_train,x_test,y_train,y_test =train_test_split(news.data,news.target)
复制代码
3.特征工程,文本抽取
  1. fromsklearn.feature_extraction.text importTfidfVectorizer
  2. transfer =TfidfVectorizer()
  3. x_train =transfer.fit_transform(x_train)
  4. x_test =transfer.transform(x_test)
复制代码
4.朴素贝叶斯预估器流程
  1. fromsklearn.naive_bayes importMultinomialNB
  2. estimator =MultinomialNB()
  3. estimator.fit(x_train,y_train)
复制代码
5.模型评估
  1. # 方法1: 直接比对真实值和预测值
  2. y_predict =estimator.predict(x_test)
  3. print('y_predict:',y_predict)
  4. print('直接比对真实值和预测值:',y_test ==y_predict)# 方法2: 计算准确率
  5. score =estimator.score(x_test,y_test)
  6. print('准确率为:',score)
复制代码
  1. y_predict: [ 8 6 11 ... 6 17 7]
  2. 直接比对真实值和预测值: [ True True True ... True True True]
  3. 准确率为: 0.8565365025466893Process finished with exit code 0
复制代码

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