sklearn中的朴素贝叶斯模型及其应用

Posted 2021-01-22 a1234tt

1.使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类

尝试使用3种不同类型的朴素贝叶斯：

高斯分布型

多项式型

伯努利型

#高斯分布型
from sklearn import datasets
iris=datasets.load_iris()
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
gnb=GaussianNB()
pred=gnb.fit(iris.data,iris.target)
y_pred=gnb.predict(iris.data)
print(iris.data.shape[0],(iris.target != y_pred).sum())

 

#伯努利型
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
gnb = BernoulliNB()
pred = gnb.fit(iris.data, iris.target)
y_pred = pred.predict(iris.data)
print(iris.data.shape[0], (iris.target != y_pred).sum())

#多项式型
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
gnb =  MultinomialNB()
pred = gnb.fit(iris.data, iris.target)
y_pred = pred.predict(iris.data)
print(iris.data.shape[0],(iris.target !=y_pred).sum())

 

2.使用sklearn.model_selection.cross_val_score()，对模型进行验证.

#高斯分布型的准确率
from sklearn.model_selection import cross_val_score
NB_model=GaussianNB()
sco=cross_val_score(NB_model,iris.data,iris.target,cv=10)
print("准确率:%.3f"%sco.mean())

#伯努利型的准确率
from sklearn.model_selection import cross_val_score
NB_model=BernoulliNB()
sco=cross_val_score(NB_model,iris.data,iris.target,cv=10)
print("准确率:%.3f"%sco.mean())

#多项式型的准确率
from sklearn.model_selection import cross_val_score
NB_model=MultinomialNB()
sco=cross_val_score(NB_model,iris.data,iris.target,cv=10)
print("准确率:%.3f"%sco.mean())

 

3.垃圾邮件分类.