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파이썬 나이브 베이즈 예제

조건부 확률은 해가 베이즈 정리에 따라 달라지므로 이 특정 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 이 문서의 앞에서 설명했습니다. Naive Bayes는 유사한 방법을 사용하여 다양한 특성을 기반으로 다른 클래스의 확률을 예측합니다. 이 알고리즘은 주로 텍스트 분류및 여러 클래스가 있는 문제에 사용됩니다. 네이브 베이즈 분류기는 다음과 같은 상황 중 하나에서 특히 잘 수행하는 경향이 : 그래서, 이, 우리는이 순진한 베이즈 튜토리얼의 끝에 온다. 축하합니다, 당신은 더 이상 순진한 베이즈에 초보자가 아닙니다! 난 당신이이 게시물을 즐길 바랍니다. 지금 시스템에서 이 간단한 예제를 사용해 보십시오. 안녕하세요 선생님, 순진한 베이즈 알고리즘을 사용하여 데이터 세트를 비교하는 방법을 알려주세요. 물론, 최종 분류는 그것으로 이어지는 모델 가정만큼 좋은 것입니다, 그래서 가우시안 순진한 베이즈는 종종 아주 좋은 결과를 생성하지 않습니다.

그러나 대부분의 경우, 특히 피처 수가 커짐에 따라 이 가정은 가우시안 순진한 베이즈가 유용한 방법이 되는 것을 막을 만큼 해롭지 않습니다. 그러나 파이썬 3.5를 사용하여 Pycharm IDE에서 실행하려고 할 때 런타임 오류가 끝나지 않습니다. 이 기사에서는 이 알고리즘의 기본 사항에 대해 설명하겠습니다. 또한 파이썬 이나 R의 초보자인 경우이 문서에서 사용 가능한 코드가 있으면 압도되어서는 안됩니다. 기계 학습에 이 데이터를 사용하려면 각 문자열의 내용을 숫자 벡터로 변환할 수 있어야 합니다. 이를 위해 우리는 TF-IDF 벡터라이저 (기능 공학에서 설명)를 사용하고 다항식 순진한 베이즈 분류기인 Hi Jason에 연결하는 파이프 라인을 만듭니다. 코드 파일 “C:/Users/Mustajab/Desktop/ML 할당/Naive Bayes.py”, 191번, loadCsv 데이터 집합 = 목록(줄)에서 파이썬 3을 사용하는 경우 `rb`를 `rt`(바이너리 대신 텍스트)로 변경하는 것이 좋습니다. 예제에는 파이썬 2가 필요하다고 생각합니다. 아마도 파이썬의 버전을 확인? NaiveBayes의 코드는 조금 광범위하지만 최대 10-15 분 동안 시간을 보내야합니다! 그 후, 당신은 확실히 기술적으로 자신을 호출 할 수 있습니다 “NB 전문가” 😎 이러한 장점은 순진한 베이지안 분류기는 종종 초기 기준 분류로 좋은 선택입니다 의미.