樸素貝葉斯分類器（Python實現+詳細源碼原理）

1、貝葉斯公式的本質： u由因到果，由果推因/u

10余年的建湖網站建設經驗，針對設計、前端、開發、售后、文案、推廣等六對一服務，響應快，48小時及時工作處理。成都營銷網站建設的優勢是能夠根據用戶設備顯示端的尺寸不同，自動調整建湖建站的顯示方式，使網站能夠適用不同顯示終端，在瀏覽器中調整網站的寬度，無論在任何一種瀏覽器上瀏覽網站，都能展現優雅布局與設計，從而大程度地提升瀏覽體驗。成都創新互聯公司從事“建湖網站設計”,“建湖網站推廣”以來，每個客戶項目都認真落實執行。

2、貝葉斯公式：

[圖片上傳中...(wps6.png-5fd624-1618488341725-0)]

1、樸素貝葉斯公式

x1，x2,...xn為特征集合，y為分類結果

樸素貝葉斯假設各個特征之間相互獨立

分母相同情況下，我們只要保證分子最大

訓練數據集

long,not_long,sweet,not_sweet,yellow,not_yellow,species

400,100,350,150,450,50,banana

0,300,150,150,300,0,orange

100,100,150,50,50,150,other_fruit

測試數據集

long,sweet,yellow

not_long,not_sweet,not_yellow

not_long,sweet,not_yellow

not_long,sweet,yellow

not_long,sweet,yellow

not_long,not_sweet,not_yellow

long,not_sweet,not_yellow

long,not_sweet,not_yellow

long,not_sweet,not_yellow

long,not_sweet,not_yellow

long,not_sweet,yellow

not_long,not_sweet,yellow

not_long,not_sweet,yellow

long,not_sweet,not_yellow

not_long,not_sweet,yellow

結果

特征值：[not_long, not_sweet, not_yellow]

預測結果：{'banana': 0.003, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果類別：other_fruit

特征值：[not_long, sweet, not_yellow]

預測結果：{'banana': 0.006999999999999999, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.05625000000000001}

水果類別：other_fruit

特征值：[not_long, sweet, yellow]

預測結果：{'banana': 0.063, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果類別：orange

特征值：[not_long, sweet, yellow]

預測結果：{'banana': 0.063, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果類別：orange

特征值：[not_long, not_sweet, not_yellow]

預測結果：{'banana': 0.003, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果類別：other_fruit

特征值：[long, not_sweet, not_yellow]

預測結果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果類別：other_fruit

特征值：[long, not_sweet, not_yellow]

預測結果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果類別：other_fruit

特征值：[long, not_sweet, not_yellow]

預測結果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果類別：other_fruit

特征值：[long, not_sweet, not_yellow]

預測結果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果類別：other_fruit

特征值：[long, not_sweet, yellow]

預測結果：{'banana': 0.108, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.00625}

水果類別：banana

特征值：[not_long, not_sweet, yellow]

預測結果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}

水果類別：orange

特征值：[not_long, not_sweet, yellow]

預測結果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}

水果類別：orange

特征值：[long, not_sweet, not_yellow]

預測結果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果類別：other_fruit

特征值：[not_long, not_sweet, yellow]

預測結果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}

水果類別：orange

python函數與方法的區別總結

1、函數的分類：

內置函數：python內嵌的一些函數。

匿名函數：一行代碼實現一個函數功能。

遞歸函數

自定義函數：根據自己的需求，來進行定義函數。

2、方法的分類：

普通方法：直接用self調用的方法。

私有方法：__函數名，只能在類中被調用的方法。

屬性方法：@property，將方法偽裝成為屬性，讓代碼看起來更合理。

特殊方法(雙下劃線方法)：以__init__為例，是用來封裝實例化對象的屬性，只要是實例化對象就一定會執行__init方法，如果對象子類中沒有則會尋找父類（超類），如果父類（超類）也沒有，則直接繼承object（python 3.x）類，執行類中的__init__方法。類方法：通過類名的調用去操作公共模板中的屬性和方法。

靜態方法：不用傳入類空間、對象的方法， 作用是保證代碼的一致性，規范性，可以完全獨立類外的一個方法，但是為了代碼的一致性統一的放到某個模塊（py文件）中。

其次，從作用域的角度來分析：

（1）函數作用域：從函數調用開始至函數執行完成，返回給調用者后，在執行過程中開辟的空間會自動釋放，也就是說函數執行完成后，函數體內部通過賦值等方式修改變量的值不會保留，會隨著返回給調用者后，開辟的空間會自動釋放。

（2）方法作用域：通過實例化的對象進行方法的調用，調用后開辟的空間不會釋放，也就是說調用方法中對變量的修改值會一直保留。

最后，調用的方式不同。

（1）函數：通過“函數名（）”的方式進行調用。

（2）方法：通過“對象.方法名”的方式進行調用。

xgb用python寫的時候基分類器可以換別的么

可以呀，有很多種的

from sklearn import ensemble

集成分類器(ensemble)：

1.bagging(ensemble.bagging.BaggingClassifier)

對隨機選取的子樣本集分別建立基本分類器，然后投票決定最終的分類結果

2.RandomForest(ensemble.RandomForestClassifier)

對隨機選取的子樣本集分別建立m個CART(Classifier and Regression Tree)，然后投票決定最終的分類結果

Random在此處的意義：

1）Bootstrap 中的隨機選擇子樣本集

2）Random subspace 的算法從屬性中隨機選擇k個屬性，每個樹節點分裂時從這隨機的k個屬性中，選擇最優的

3.Boosting(ensemble.weight_boosting)

在選擇分類超平面時給樣本加了一個權值，使得loss function盡量考慮那些分錯類的樣本。（i.e.分錯類的樣本weight 大）

-boosting 重采樣的不是樣本，而是樣本的分布。最后的分類結果是幾個弱分類器的線性加權和。注意這幾個弱分類器都是一種base classifier類別。

-與bagging的區別：bagging 的訓練集是隨機的，各訓練集是獨立的；而boosting訓練集的選擇不是獨立的，每次選擇的訓練集都依賴于上一次學習的結果；

bagging的每個預測函數（即弱假設）沒有權重，而Boosting根據每一次訓練的訓練誤差得到該次預測函數的權重；

bagging的各個預測函數可以并行生成，而boosting的只能順序生成。對于神經網絡這樣極為耗時的學習方法，Bagging可通過并行訓練節省大量的時間開銷。

-與bagging的共同點：都可以通過使用for循環給estimator賦不同的分類器類型，以實現集成多種分類器，而不是單一的某一種（比如決策樹）。

代表算法 Adaboost 和 Realboost。總的來說，Adaboost 簡單好用，Realboost 準確

4.Stacking

在stacking（堆疊）方法中，每個單獨分類器的輸出會作為更高層分類器的輸入，更高層分類器可以判斷如何更好地合并這些來自低層的輸出。

文章標題：python分類器函數 python分類算法
網頁鏈接：http://vcdvsql.cn/article36/dooddsg.html

成都網站建設公司_創新互聯，為您提供網站策劃、微信小程序、商城網站、網站排名、App開發、網站營銷

廣告

聲明：本網站發布的內容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉載內容為主，如果涉及侵權請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網站立場，如需處理請聯系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內容未經允許不得轉載，或轉載時需注明來源： 創新互聯