《机器学习》——贝叶斯算法

贝叶斯简介

  • 贝叶斯公式,又称贝叶斯定理、贝叶斯法则,最初是用来描述两个事件的条件概率间的关系的公式,后来被人们发现具有很深刻的实际意义和应用价值。该公式的实际内涵是,支持某项属性的事件发生得愈多,则该属性成立的可能性就愈大。
  • 利用贝叶斯公式可以定量地描述由果推因的可靠程度,在经济、医药、人工智能等领域中广泛应用。
  • 贝叶斯公式可以拓展为随机变量形式,在贝叶斯统计的观点下,如果已知样本的观察值,便可以使用参数的后验分布来进行参数估计。

贝叶斯分类器

  • 参数:
    • alpha:
      • 类型:浮点数,默认为 1.0
    • fit_prior:
      • 类型:布尔值,默认为 True。
    • binarize(二值化):
      • 浮点数或 None,默认值=0.0
      • 样本特征二值化(映射到布尔值)的阈值。如果为 None,则假定输入已由二进制向量组成。
    • class_prior:
      • 数组,形状为 (n_classes,),默认值为 None
      • 类别的先验概率。如果指定,则先验不会根据数据进行调整。

贝叶斯实例

我们通过贝叶斯的算法实例,通过算法来实现项目。

本项目目标是对数据进行分类,共一百条数据,且第一列为数据编号不参与项目,最后一列为数据的分类标签有0和1类别。

项目过程

  • 导入数据
  • 处理数据
  • 划分数据
  • 通过贝叶斯分类器训练模型
  • 自测并用测试集测试
  • 产生分类报告和绘制混淆矩阵

导入数据

数据:通过网盘分享的文件:iris.csv

链接: https://pan.baidu.com/s/1ssc_VSVSUbkzz2-SOipV9w 提取码: jq54

python 复制代码
# 导入数据
data = pd.read_csv('iris.csv',header=None)

处理数据

python 复制代码
# 删除第一列
data = data.drop(0,axis=1)
x_whole = data.drop(5,axis=1) # 删除第5列其余为原始特征数据
y_whole = data[5] # 第5列为原始标签

划分数据

python 复制代码
# 划分训练集和测试集,从原始数据中划分20%为测试集,80%为训练集。
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train_w,x_test_w,y_train_w,y_test_w=\
    train_test_split(x_whole,y_whole,test_size=0.2,random_state=0)

通过贝叶斯分类器训练模型

python 复制代码
# 导入贝叶斯分类器
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
classifier = MultinomialNB()
# 训练模型
classifier.fit(x_train_w,y_train_w)

自测并用测试集测试

python 复制代码
# 使用训练集自测
from sklearn import metrics
train_pred = classifier.predict(x_train_w)
# 使用测试集进行测试
test_pred = classifier.predict(x_test_w)

产生分类报告和绘制混淆矩阵

python 复制代码
# 分别对训练集和测试集的结果产生分类报告和混淆矩阵
print(metrics.classification_report(y_train_w,train_pred))
cm_plot(y_train_w,train_pred).show()
print(metrics.classification_report(y_test_w,test_pred))
cm_plot(y_test_w,test_pred).show()


可以通过分类报告和混淆矩阵可以看出,没有产生过拟合和欠拟合等,准确率和召回率都很高。

相关推荐
深蓝易网24 分钟前
为什么制造企业需要用MES管理系统升级改造车间
大数据·运维·人工智能·制造·devops
xiangzhihong832 分钟前
Amodal3R ,南洋理工推出的 3D 生成模型
人工智能·深度学习·计算机视觉
狂奔solar1 小时前
diffusion-vas 提升遮挡区域的分割精度
人工智能·深度学习
资源大全免费分享1 小时前
MacOS 的 AI Agent 新星,本地沙盒驱动,解锁 macOS 操作新体验!
人工智能·macos·策略模式
跳跳糖炒酸奶1 小时前
第四章、Isaacsim在GUI中构建机器人(2):组装一个简单的机器人
人工智能·python·算法·ubuntu·机器人
AI.NET 极客圈1 小时前
AI与.NET技术实操系列(四):使用 Semantic Kernel 和 DeepSeek 构建AI应用
人工智能·.net
Debroon1 小时前
应华为 AI 医疗军团之战,各方动态和反应
人工智能·华为
俊哥V1 小时前
阿里通义千问发布全模态开源大模型Qwen2.5-Omni-7B
人工智能·ai
果冻人工智能2 小时前
每一条广告都只为你而生: 用 人工智能 颠覆广告行业的下一步
人工智能
掘金安东尼2 小时前
GPT-4.5 被 73% 的人误认为人类,“坏了?!我成替身了!”
人工智能·程序员