神剑山庄资源网 Design By www.hcban.com
本文用的是sciki-learn库的iris数据集进行测试。用的模型也是最简单的,就是用贝叶斯定理P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B),计算每个类别在样本中概率(代码中是pLabel变量)
以及每个类下每个特征的概率(代码中是pNum变量)。
写得比较粗糙,对于某个类下没有此特征的情况采用p=1/样本数量。
有什么错误有人发现麻烦提出,谢谢。
[python] view plain copy # -*- coding:utf-8 -*- from numpy import * from sklearn import datasets import numpy as np class NaiveBayesClassifier(object): def __init__(self): self.dataMat = list() self.labelMat = list() self.pLabel = {} self.pNum = {} def loadDataSet(self): iris = datasets.load_iris() self.dataMat = iris.data self.labelMat = iris.target labelSet = set(iris.target) labelList = [i for i in labelSet] labelNum = len(labelList) for i in range(labelNum): self.pLabel.setdefault(labelList[i]) self.pLabel[labelList[i]] = np.sum(self.labelMat==labelList[i])/float(len(self.labelMat)) def seperateByClass(self): seperated = {} for i in range(len(self.dataMat)): vector = self.dataMat[i] if self.labelMat[i] not in seperated: seperated[self.labelMat[i]] = [] seperated[self.labelMat[i]].append(vector) return seperated # 通过numpy array二维数组来获取每一维每种数的概率 def getProbByArray(self, data): prob = {} for i in range(len(data[0])): if i not in prob: prob[i] = {} dataSetList = list(set(data[:, i])) for j in dataSetList: if j not in prob[i]: prob[i][j] = 0 prob[i][j] = np.sum(data[:, i] == j) / float(len(data[:, i])) prob[0] = [1 / float(len(data[:,0]))] # 防止feature不存在的情况 return prob def train(self): featureNum = len(self.dataMat[0]) seperated = self.seperateByClass() t_pNum = {} # 存储每个类别下每个特征每种情况出现的概率 for label, data in seperated.iteritems(): if label not in t_pNum: t_pNum[label] = {} t_pNum[label] = self.getProbByArray(np.array(data)) self.pNum = t_pNum def classify(self, data): label = 0 pTest = np.ones(3) for i in self.pLabel: for j in self.pNum[i]: if data[j] not in self.pNum[i][j]: pTest[i] *= self.pNum[i][0][0] else: pTest[i] *= self.pNum[i][j][data[j]] pMax = np.max(pTest) ind = np.where(pTest == pMax) return ind[0][0] def test(self): self.loadDataSet() self.train() pred = [] right = 0 for d in self.dataMat: pred.append(self.classify(d)) for i in range(len(self.labelMat)): if pred[i] == self.labelMat[i]: right += 1 print right / float(len(self.labelMat)) if __name__ == '__main__': NB = NaiveBayesClassifier() NB.test()
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
神剑山庄资源网 Design By www.hcban.com
神剑山庄资源网
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件!
如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
神剑山庄资源网 Design By www.hcban.com
暂无python实现朴素贝叶斯分类器的评论...
更新日志
2024年10月02日
2024年10月02日
- 孙悦.1996-伙伴【正大国际】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《钢琴阅读时光 雨中书店聆听轻音乐》[FLAC/分轨][399.62MB]
- 证声音乐图书馆《走向自然 疗心爵士乐》[320K/MP3][87.4MB]
- 证声音乐图书馆《走向自然 疗心爵士乐》[FLAC/分轨][184.94MB]
- 陈慧娴.2018-Priscilla-Ism演唱会3CD(2024环球红馆40复刻系列)【环球】【WAV+CUE】
- 郑秀文.1999-我应该得到(国)【华纳】【WAV+CUE】
- 陈家慧.2011-钢琴酒吧2CD【龙吟唱片】【WAV+CUE】
- 证声音乐图书馆《雨季 蓝调吉他 Rainy Blues》[320K/MP3][45.01MB]
- 证声音乐图书馆《雨季 蓝调吉他 Rainy Blues》[FLAC/分轨][109.13MB]
- 赞多《序章》[320K/MP3][45.54MB]
- 许巍.2004-每一刻都是崭新的【步升大风】【WAV+CUE】
- 群星.2024-四方馆影视原声带【韶愔音乐】【FLAC分轨】
- 陈雷.1997-安锁咧【金圆唱片】【WAV+CUE】
- 关淑怡.2013-MY.FAVORITE.SK.3CD【环球】【WAV+CUE】
- Sweety.2006-花言乔语【丰华】【WAV+CUE】