sklearn朴素贝叶斯分类器_python机器学习：方法链和朴素贝叶斯分类器

今天我们在学习朴素贝叶斯分类器之前，我们先来总结下前面经常用到的内容，方法链：在scikit-learn中所有模型的fit方法返回的都是self。我们用一行代码初始化模型并拟合，对应代码如下：logreg = LogisticRegression().fit(x_train, y_train).

这里我们利用fit的返回值(即self)将训练后的模型复制给变量logreg。这种方法钓友的拼接(先调用_init_.然后调用fit)被称为方法链，在scikit-learn中方法链的另一种常用的方法是在一行代码中同时fit和predict，如下：

logreg = LogisticRegression()

y_pred = logreg.fit(x_train, y_train).predict(x_test)

甚至可以在一行代码中同时完成模拟初始化、拟合和预测，如下：

y_pred = LogisticRegression().fit(x_train, y_train).predict(x_test)

不过这种非常简短的写法并不完美，一行代码中如果同时发生了很多事情，可能会使得代码难以阅读。此外，拟合后的回归模型也没有保存在任何变量中，所以我们既不能查看他也不能用他来预测其他数据。

线性模型的多分类决策边界

朴素贝叶斯分类器：朴素贝叶斯分类器是和前面面我们说的线性模型非常相似的一种分类器，但他的训练速度往往会更快。这种高效率所付出的代价是，朴素贝叶斯模型的泛化能力要比线性分类器稍差。

朴素贝叶斯分类器如此高效的原因在于他通过单独查看每个特征来学习参数，并从每个特征中收集到简单类别的统计数据。scikit-learn中实现了三种朴素贝叶斯分类器，分别为：应用于任意连续数据的GaussianNB，用于假定输入数据为二分类的BernoulliNB和假定输入计数数据(即每个特征代表某个对象的整数计数，比如一个单词在句子里面出现的次数)。后两种主要用于文本分类。

朴素贝叶斯分类器很多优点和缺点与线性模型相同。它们的训练和预测速度都很快，其训练过程也容易理解，对应模型对高危稀疏数据的效果很好，对参数的鲁棒性也不错。对于非常大的数据集来说具有良好的效果。而其缺点就是这些数据集上即使使用线性模型也会耗费大量的时间。

sklearn朴素贝叶斯分类器_python机器学习：方法链和朴素贝叶斯分类器相关推荐

sklearn朴素贝叶斯分类器_机器学习06——朴素贝叶斯
一.概率公式: 条件概率公式: 事件A发生的条件下,事件B发生的概率=事件A和事件B同时发生的概率/事件A发生的概率 P(AB)=P(A)*P(B|A) 事件A和事件B同时发生的概率=事件A发生的概率 ...
贝叶斯分类器_python机器学习API介绍10：多项式贝叶斯分类器
MultinomialNB是高斯贝叶斯分类器,它假设特征的条件分布概率满足高斯分布. 其原型为: class sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha=1.0, ...
朴素贝叶斯分类器文本分类_构建灾难响应的文本分类器
朴素贝叶斯分类器文本分类背景 (Background) Following a disaster, typically you will get millions and millions of ...
python朴素贝叶斯分类器实现_用scikit-learn实现朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯(Naive Bayes Classifier)是一种「天真」的算法(假定所有特征发生概率是独立的),同时也是一种简单有效的常用分类算法.关于它的原理,参见朴素贝叶斯分类器的应用. scik ...
机器学习算法——贝叶斯分类器3（朴素贝叶斯分类器）
基于贝叶斯公式来估计后验概率P(c|x)的主要困难在于:类条件概率P(x|c)是所有属性上的联合概率,难以从有限的训练样本直接估计而得. 为避开这个障碍,朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes cl ...
多项式朴素贝叶斯分类器_多项式朴素贝叶斯分类器的主题预测
多项式朴素贝叶斯分类器 In Analytics Vidhya, Hackathon, there was a problem statement for text prediction of top ...
（数据科学学习手札30）朴素贝叶斯分类器的原理详解Python与R实现
一.简介要介绍朴素贝叶斯(naive bayes)分类器,就不得不先介绍贝叶斯决策论的相关理论: 贝叶斯决策论(bayesian decision theory)是概率框架下实施决策的基本方法.对分 ...
R构建朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）
R构建朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier) 目录 R构建朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier) 朴素贝叶斯原理及分类器
【贝叶斯分类2】朴素贝叶斯分类器
文章目录 1. 贝叶斯决策论回顾 1.1 分类原理 1.2 贝叶斯分类器 1.3 P(c|x) 1.4 计算公式 1.5 极大似然估计 2. 朴素贝叶斯分类器学习笔记 2.1 引言 2.2 知识卡片 ...

sklearn朴素贝叶斯分类器_python机器学习：方法链和朴素贝叶斯分类器

sklearn朴素贝叶斯分类器_python机器学习：方法链和朴素贝叶斯分类器相关推荐

最新文章

热门文章