朴素贝叶斯代码

基于Python贝叶斯代码，含训练集、测试集，简单易懂的分类和预测器

#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8

# Authors: Hanxiaoyang 
# simple naive bayes classifier to classify iris dataset

# 代码功能：简易朴素贝叶斯分类器，直接取iris数据集，根据花的多种数据特征，判定是什么花
# 详细说明参见博客http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629608
# 作者：寒小阳

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris（）
iris.data[:5]
#array（[[ 5.1  3.5  1.4  0.2]
#       [ 4.9  3.   1.4  0.2]
#       [ 4.7  3.2  1.3  0.2]
#       [ 4.6  3.1  1.5  0.2]
#       [ 5.   3.6  1.4  0.2]]）

#我们假定sepal length sepal width petal length petal width 4个量独立且服从高斯分布，用贝叶斯分类器建模
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
gnb = GaussianNB（）
y_pred = gnb.fit（iris.data iris.target）.predict（iris.data）
right_num = （iris.target == y_pred）.sum（）
print（“Total t

 属性            大小     日期    时间   名称
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