sklearn的快速使用之十(高斯樸素貝葉斯

2021-09-01 02:23:07 字數 1120 閱讀 6086

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gaussian ***** bayes ( 高斯樸素貝葉斯 )

****************************************=

"""print(__doc__)

from sklearn import datasets

from sklearn.*****_bayes import gaussiannb

import numpy as np

# 裝載測試資料集

iris = datasets.load_iris()

# 600 共600/4=150個樣本

print("number of test points %d" % (iris.data.shape[0]))

# 列印特徵名稱

print("feature names: ")

print(iris.feature_names)

# 列印分類名稱

print("target class names: ")

print(iris.target_names)

gnb = gaussiannb()

# 輸入樣本與分類,開始訓練

gnb.fit(iris.data, iris.target)

# 指定植物特徵向量**產地

plant = np.array([5.9, 3., 5.1, 1.8])

class_pred = gnb.predict([plant])

print("predict class is %s" % (iris.target_names[class_pred[0]]))

# 對訓練資料再次執行分類,這個可以看作是一種回歸測試,通常不會和target完全一致,否則可能造成過擬合問題

y_pred = gnb.predict(iris.data)

# 列印有多少個樣本不一致

print("number of mislabeled points out of a total %d points : %d"

% (iris.data.shape[0], (iris.target != y_pred).sum()))

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