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贝叶斯定理#xff1a; 贝叶斯定理是概率中的基本定理#xff0c;描述了如何根据更多证据或信息更新假设的概率。在分类的上下文中#xff0c;它用于计算给定特征集的类别的后验概率。
特征独立性假设#xff1a; 高斯朴素贝叶斯中的“朴素”假设是#xff0c;给定…概念
贝叶斯定理 贝叶斯定理是概率中的基本定理描述了如何根据更多证据或信息更新假设的概率。在分类的上下文中它用于计算给定特征集的类别的后验概率。
特征独立性假设 高斯朴素贝叶斯中的“朴素”假设是给定类别标签特征之间是相互独立的。这个简化假设在现实场景中通常并不完全准确但它简化了计算过程在实践中仍然可以表现良好。
高斯分布 高斯朴素贝叶斯假设每个类别中的连续特征遵循高斯正态分布。这意味着在给定类别的情况下特征的似然性被建模为一个由均值和标准差确定的正态分布。
参数估计 要使用高斯朴素贝叶斯算法需要为每个类别估计参数。对于每个类别中的每个特征你需要基于训练数据估计均值和标准差。
分类 对于具有特征值的新数据点算法使用贝叶斯定理计算每个类别的后验概率。具有最高后验概率的类别被预测为数据点的最终类别标签。
公式 代码实现
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.model_selection import cross_val_score, StratifiedKFold
import numpy as np# Load example dataset (you can replace this with your own data)
data load_iris()
X data.data
y data.target# Create a Gaussian Naive Bayes model
gnb_model GaussianNB()# Create a StratifiedKFold cross-validation object
cvKFold StratifiedKFold(n_splits10, shuffleTrue, random_state0)# Perform cross-validation using cross_val_score
scores cross_val_score(gnb_model, X, y, cvcvKFold)# Print the cross-validation scores
print(Cross-validation scores:, scores)
print(Mean CV score:, np.mean(scores))
