7.5 多项式贝叶斯(MultinomialNB) 7.5.1 属性与方法 类 class sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(*, alpha=1.0, fit_prior...n_features_ n_features_int每个样本的特征数 方法 fit(X, y[, sample_weight]) 根据X,y拟合多项式朴素贝叶斯 get_params([deep]) 获取此估计器的参数...set_params(**params) 设置此估计器的参数。...7.5.3 多项式贝叶斯拟合鸢尾花数据 def multinomialNB_for_iris(): warnings.filterwarnings("ignore") myutil...7.5.4多项式贝叶斯拟合红酒数据 def multinomialNB_for_wine(): warnings.filterwarnings("ignore") myutil
# GaussianNB类参数 # GaussianNB类的主要参数仅有一个,即先验概率priors,对应Y的各个类别的先验概率P(Y=Ck)。...# 这时我们可以把训练集分成若干等分,重复调用partial_fit来一步步的学习训练集 # MultinomialNB类参数 # MultinomialNB参数比GaussianNB...# 否则可以自己用第三个参数class_prior输入先验概率,或者不输入第三个参数class_prior让MultinomialNB自己从训练集样本来计算先验概率,此时的先验概率为P(...# BernoulliNB类参数 # BernoulliNB一共有4个参数,其中3个参数的名字和意义和MultinomialNB完全相同。...# 唯一增加的一个参数是binarize。 # 这个参数主要是用来帮BernoulliNB处理二项分布的,可以是数值或者不输入。
分别是GaussianNB,MultinomialNB和BernoulliNB。...MultinomialNB类使用总结 MultinomialNB假设特征的先验概率为多项式分布,即如下式: $$P(X_j=x_{jl}|Y=C_k) = \frac{x_{jl} + \lambda...MultinomialNB参数比GaussianNB多,但是一共也只有仅仅3个。其中,参数alpha即为上面的常数$\lambda$,如果你没有特别的需要,用默认的1即可。...否则可以自己用第三个参数class_prior输入先验概率,或者不输入第三个参数class_prior让MultinomialNB自己从训练集样本来计算先验概率,此时的先验概率为$P(Y=C_k) =...BernoulliNB一共有4个参数,其中3个参数的名字和意义和MultinomialNB完全相同。唯一增加的一个参数是binarize。
分别是GaussianNB,MultinomialNB和BernoulliNB。...= y_pred).sum())) 参数说明如下: alpha:浮点型可选参数,默认为1.0,其实就是添加拉普拉斯平滑,即为上述公式中的λ ,如果这个参数设置为0,就是不添加平滑; fit_prior:...布尔型可选参数,默认为True。...否则可以自己用第三个参数class_prior输入先验概率,或者不输入第三个参数class_prior让MultinomialNB自己从训练集样本来计算先验概率,此时的先验概率为P(Y=Ck)=mk/m...class_prior:可选参数,默认为None。
在sklearn中使用sklearn.naive_bayes模块的MultinomialNB类来构建分类器。...优化提取单词规则参数 TfidfVectorizer的一个参数token_pattern用于指定提取单词的规则。...优化省略词参数 TfidfVectorizer的一个参数stop_words这个参数指定的词将被省略不计入到标记词的列表中,比如一些出现频率很高的词,但是这些词对于特定的主题不能提供任何的先验支持。...优化贝叶斯分类器的alpha参数 MultinomialNB有一个alpha参数,该参数是一个平滑参数,默认是1.0,我们将其设为0.01。...评估分类器性能 我们通过交叉验证得到了效果比较好的分类器参数,下面我们可以用该分类器来测试我们的测试数据了。
knnClf.predict(testData) saveResult(testLabel,'sklearn_knn_Result.csv') return testLabel kNN算法包可以自己设定参数...svcClf.predict(testData) saveResult(testLabel,'sklearn_SVC_C=5.0_Result.csv') return testLabel SVC()的参数有很多...#nb for 多项式分布的数据 def MultinomialNBClassify(trainData,trainLabel,testData): nbClf=MultinomialNB...多项式分布的函数有参数alpha可以自设定。...更加详细的使用,推荐上官网查看:http://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html 使用方法总结: 第一步:首先确定使用哪种分类器,这一步可以设置各种参数
使用 sklearn 实现朴素贝叶斯算法 sklearn 提供了朴素贝叶斯算法的实现类 — sklearn.naive_bayes.MultinomialNB。...构造参数 sklearn.naive_bayes.MultinomialNB 类构造参数 参数名 类型 可选参数 默认值 说明 alpha float 非负浮点数 1 拉普拉斯平滑系数 fit_prior...类方法 fit(X, y[, sample_weight]) — 训练朴素贝叶斯模型 get_params([deep]) — 获取参数 set_params(**params) — 设置参数 partial_fit...示例 import numpy as np from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB if __name__ == '__main__': X...https://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.naive_bayes.MultinomialNB.html。
newsgroups_train['data'][:2]) # 前三篇文章["From: lerxst@wam.umd.edu (where's my thin... fetch_20newsgroups的参数设置...vectorizer.fit_transform(newsgroups_train.data) print(vectors.shape) print(vectors.nnz / float(vectors.shape[0])) # MultinomialNB...实现文本分类 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score,f1_score...categories=categories) # 提取测试集tfidf特征 vectors_test=vectorizer.transform(newsgroups_test.data) # 训练 clf=MultinomialNB
setrequestproperty 请求响应流程 设置连接参数的方法setAllowUserInteraction setDoInput setDoOutput setIfModifiedSince...发送URL请求 建立实际连接之后,就是发送请求,把请求参数传到服务器,这就需要使用outputstream把请求参数传给服务器:getOutputStream 获取响应 请求发送成功之后,即可获取响应的状态码...API.如下: HttpURLConnection httpUrlConnection = (HttpURLConnection) rulConnection; 设置HttpURLConnection参数...设定请求的方法为”POST”,默认是GET httpUrlConnection.setRequestMethod(“POST”); // 设置是否向httpUrlConnection输出,因为这个是post请求,参数要放在.../ 调用HttpURLConnection连接对象的getInputStream()函数, InputStream inStrm = httpConn.getInputStream(); 设置POST参数
特征向量为连续值的朴素贝叶斯分类器 对于连续值,有以下两种处理方式 将连续值按区间离散化 假设特征向量服从正态分布或其他分布(很强的先验假设),由样本中估计出参数,计算贝叶斯公式时带入概率密度 代码实现...vec.transform(test.data) print(train_vec.shape) (11314, 129782) 模型训练 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB...bays = MultinomialNB() bays.fit(train_vec,train.target) MultinomialNB(alpha=1.0, class_prior=None, fit_prior
调用方法: from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB 1.2 高斯模型 (2)如果特征是连续型数据,比如具体的数字,推荐使用高斯模型来实现,高斯模型即正态分布...然后将原始数据拆分成特征值和目标值,特征参数是:胆固醇、年龄等13项数据,目标为target这一列,即是否得了心脏病。...划分方式: x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x数据,y数据,test_size=数据占比) 有关划分划分训练集和测试集的具体操作,包括参数...操作方法和高斯模型类似 #(5)多项式模型训练 # 导入朴素贝叶斯--多项式方法 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # multi_nb接收多项式方法...multi_nb = MultinomialNB() # 多项式方法进行训练,输入训练集 multi_nb.fit(x_train,y_train) # 评分法计算准确率 multi_accuracy
=vec.fit_transform(X_train) X_test=vec.transform(X_test) #导入朴素贝叶斯模型 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB...#初始化朴素贝叶斯模型 mnb=MultinomialNB() #利用训练数据对模型参数进行估计 mnb.fit(X_train,Y_train) #对测试样本进行类别预测,结果存储在y_predict
联合参数选择:可以一次对Pipeline中所有估计器的参数进行网格搜索(grid search )。...而是将其名称自动设置为其类型的小写字母: from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB...from sklearn.preprocessing import Binarizer make_pipeline(Binarizer(), MultinomialNB()) output: ?
分别是GaussianNB,MultinomialNB和BernoulliNB。...MultinomialNB假设特征的先验概率为多项式分布,即如下式: ? 接下来,我们看下MultinamialNB这个函数,只有3个参数: ?...参数说明如下: 1.alpha:浮点型可选参数,默认为1.0,其实就是添加拉普拉斯平滑,即为上述公式中的λ ,如果这个参数设置为0,就是不添加平滑; 2.fit_prior:布尔型可选参数,默认为True...否则可以自己用第三个参数class_prior输入先验概率,或者不输入第三个参数class_prior让MultinomialNB自己从训练集样本来计算先验概率,此时的先验概率为P(Y=Ck)=mk/m...在使用MultinomialNB的fit方法或者partial_fit方法拟合数据后,我们可以进行预测。
进行分割 划分方式: x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x数据,y数据,test_size=数据占比) train_test_split() 参数...朴素贝叶斯函数: MultinomialNB() MultinomialNB() 接收的参数 (alpha=1,fit_prior=True,class_prior=None) alpha:拉普拉斯平滑系数...# nb接收朴素贝叶斯方法 nb = MultinomialNB() # 训练,传入训练的特征sparss矩阵,训练的目标值 nb.fit(x_train,y_train) # 评分法看模型准确率...# 导入朴素贝叶斯方法 # MultinomialNB接收的参数(alpha=1,fit_prior=True,class_prior=None) # alpha:拉普拉斯平滑系数,默认为1 # 用于训练时的...fit()方法,fit(self,x,y,sample_weight=None) # 传入的x可以是数组、列表、sparss矩阵 nb = MultinomialNB() # nb接收朴素贝叶斯方法
t_vec_s.fit_transform(x_train) x_tfidf_stop_test = t_vec_s.transform(x_test) 模型训练 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB...count vectorizer nb_c = MultinomialNB() nb_c.fit(x_count_train,y_train) nb_c.score(x_count_test,y_test...) 0.83977079796264853 count vectorizer+去除停用词 nb_cs = MultinomialNB() nb_cs.fit(x_count_stop_train,y_train...) nb_cs.score(x_count_stop_test,y_test) 0.86375212224108655 tfidf vectorizer nb_t = MultinomialNB() nb_t.fit...x_tfidf_train,y_train) nb_t.score(x_tfidf_test,y_test) 0.84634974533106966 tfidf vectorizer+去除停用词 nb_ts = MultinomialNB
Python函数的参数多达5种,不像Java那样参数只有一种,而是像C++那样提供默认参数,除此之外,还提供可变参数、关键字参数、命名关键字参数,这样就使得Python函数的参数变得十分复杂。...Python参数类型: - 位置参数(positional arguments,官方定义,就是其他语言所说的参数) - 默认参数(类似C++的默认参数) - 可变参数 - 命名关键字参数...- 关键字参数 位置参数 位置(参数positional arguments)就是其他语言的参数,其他语言没有分参数的种类是因为只有这一种参数,所有参数都遵循按位置一一对应的原则。...关键字参数 Python的可变参数以tuple形式传递,而关键字参数则是以dict形式传递。 即可变参数传递的是参数值,关键字参数传递的是参数名:参数值键值对。...正如默认参数必须在最右端一样,使用多种参数时也对顺序有严格要求,也是为了解释器可以正确识别到每一个参数。 顺序:基本参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。
MultinomialNB 是先验概率为多项式分布的朴素贝叶斯,也就是上一节我们推导的朴素贝叶斯,适用于特征变量是离散型变量,比如词袋模型中体现的词频。...本课程只介绍 MultinomialNB 算法,其他两个可以作为课后的拓展内容学习。MultinomialNB 的一些重要参数如下: alpha:为平滑参数。...还记得我们的贝叶斯公式吧,如果每个特征在训练样本中时没有出现的,那么这个特征的概率就是0,从而整体的概率也就是0了,这是不合理的,所以引入平滑参数来规避概率为0的情况。...否则可以让 MultinomialNB 自己从训练集样本来计算先验概率。...这里我们使用 MultinomialNB 算法模型进行训练 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import
需求:使用随机函数时,需要参数化某个参数,并且后面的步骤需要使用这个参数。...方法: 1 lr_save_string 该函数主要是将程序中的常量或变量保存为lr中的参数 2 lr_eval_string 从参数中取得对应的值,并且转换为一个字符串 测试: 在action里写:...lr_output_message("*****参数:%s********",lr_eval_string("{name}")); 3 lr_output_message("*****参数:%s...********",lr_eval_string("{name}")); 后面要使用这个参数,直接用{name}....6 Action.c(25): *****参数:(null)******** 7 Action.c(26): *****参数:91******** 8 Action.c(27): *****参数:91
这个示例对于使用max_df参数的TF-IDF向量化程序tfidf_vectorizer,将一个最大的阈值设置为.7。这删除了超过70%的文章中出现的单词。...此外,内置的stop_words参数将在生成向量之前从数据中删除英语停用词。...实际上,没有参数进行调整,计数向量训练集count_train就已经明显优于TF-IDF向量。...还可以通过网格搜索的参数调优来进行更详尽的搜索。...clf= MultinomialNB(alpha=0.1) last_score= 0 for alphain np.arange(0,1,.1): nb_classifier= MultinomialNB
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