【机器学习系列】使用高斯贝叶斯模型进行数据分类的完整流程

目录

一、导入数据

二、选择特征

三、十折交叉验证

四、划分训练集和测试集

五、训练高斯贝叶斯模型

六、预测测试集

七、查看训练集和测试集上的分数

八、查看混合矩阵

九、输出评估指标

一、导入数据

复制代码
# 根据商户数据预测其是否续约案例
import pandas
#读取数据到 data 变量中
data = pandas.read_csv('高斯贝叶斯.csv', encoding='ansi')

二、选择特征

复制代码
features = [ '注册时长', '营收收入', '成本']
x=data[features]
y=data['是否续约']

三、十折交叉验证

复制代码
#高斯贝叶斯
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
gaussianNB = GaussianNB()

from sklearn.model_selection import cross_val_score
#进行K折交叉验证
cvs = cross_val_score(gaussianNB, x, y, cv=10)
cvs.mean()

分数如下:

四、划分训练集和测试集

复制代码
from sklearn.model_selection import train_test_split
 
#把数据集分为训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(
    x, y, test_size=0.3)

五、训练高斯贝叶斯模型

复制代码
gaussianNB = gaussianNB.fit(x_train, y_train)

六、预测测试集

复制代码
predict=gaussianNB.predict(x_test)

七、查看训练集和测试集上的分数

复制代码
gaussianNB.score(x_train, y_train)

gaussianNB.score(x_test, y_test)

八、查看混合矩阵

复制代码
gaussianNB = GaussianNB()
#使用所有数据训练模型
gaussianNB.fit(x, y)
#对所有的数据进行预测
data['预测是否续约'] = gaussianNB.predict(data[features])
from sklearn.metrics import confusion_matrix
#计算混淆矩阵,labels参数,可由 gaussianNB.classes_ 得到
confusion_matrix(
    data['是否续约'], 
    data['预测是否续约'], 
    labels=['不续约', '续约']
)

九、输出评估指标

复制代码
from sklearn.metrics import classification_report
# 输出评估指标
print(classification_report(y_test, predict))
相关推荐
wwlsm_zql27 分钟前
「赤兔」Chitu 框架深度解读(十四):核心算子优化
人工智能·1024程序员节
青云交2 小时前
Java 大视界 -- Java 大数据在智能农业温室环境调控与作物生长模型构建中的应用
java·机器学习·传感器技术·数据处理·作物生长模型·智能农业·温室环境调控
浣熊-论文指导2 小时前
聚类与Transformer融合的六大创新方向
论文阅读·深度学习·机器学习·transformer·聚类
AKAMAI2 小时前
Fermyon推出全球最快边缘计算平台:WebAssembly先驱携手Akamai云驱动无服务器技术新浪潮
人工智能·云计算·边缘计算
云雾J视界3 小时前
TMS320C6000 VLIW架构并行编程实战:加速AI边缘计算推理性能
人工智能·架构·边缘计算·dsp·vliw·tms320c6000
想ai抽3 小时前
基于AI Agent的数据资产自动化治理实验
人工智能·langchain·embedding
码龄3年 审核中4 小时前
说说SSH的端口转发
大数据·运维·ssh
小马过河R4 小时前
AIGC视频生成之Deepseek、百度妙笔组合实战小案例
人工智能·深度学习·计算机视觉·百度·aigc
june-Dai Yi4 小时前
免费的大语言模型API接口
人工智能·语言模型·自然语言处理·chatgpt·api接口
SeaTunnel5 小时前
(二)从分层架构到数据湖仓架构:数据仓库分层下的技术架构与举例
大数据·数据仓库·数据分析·数据同步