编程设计一个基于条件风险最小的Bayes分类器

编程设计一个基于条件风险最小的Bayes分类器：

要求：

混淆矩阵维度可任意设定
先验概率基于训练样本集自动求得
样本属性数量可任意输入设定

朴素贝叶斯求条件风险最小公式：

训练数据集：

代码：

import numpy as np
import pandas as pdXY = pd.read_excel('d1.xls')
dset = np.array(XY)
def calc_ent(dset):r = np.shape(dset)[0]c = np.shape(dset)[1]l_count = {}for i in range(r):label = dset[i][c-1]if label not in l_count:l_count[label] = 0l_count[label] += 1for i in l_count.keys():l_count[i] = l_count[i]/rreturn l_countdef pXy(dset, X, y):row = np.shape(dset)[0]  # 行数clm = np.shape(dset)[1]  # 列数dlect = np.empty([0, clm], dtype=type(dset))for i in range(row):if (dset[i][clm - 1] == y):dlect = np.append(dlect, [dset[i]], axis=0)PXy = 1num = 0n = len(dlect)for j in range(clm - 1):for i in range(n):if (isinstance(dlect[i][j], str)):if (dlect[i][j] == X[j]):num += 1else:s = str(dlect[i][j])if (s == X[j]):num += 1PXy = PXy * (num / n)# print(f"{X[j]}num的值为{num}")num = 0return PXyX = np.array(['大' ,'红','圆'])
py = calc_ent(dset)
bn = len(py)
hx = np.empty([bn,bn], dtype = int)
for j in range(bn):for i in range(bn):if(i == j):hx[j][i] = 0else:hx[j][i] = 1R_y_X = 0
j = 0
for i in range(bn):for key in py.keys():if(j == i):keyi = keyR_y_X += hx[i][j] * py[key] * pXy(dset, X, key)j += 1if(i == 0):min_RyX = R_y_Xmin_key = keyielse:if(R_y_X < min_RyX):min_RyX = R_y_Xmin_key = keyiprint(f"{X}被分为{keyi}的条件风险是：{R_y_X}")R_y_X = 0j = 0
print("\n")
print(f"所以{X}被分为{min_key}的条件风险最小，为{min_RyX}")

运行结果：

注：仅供学习参考，不要抄袭！

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朴素贝叶斯求条件风险最小公式：

训练数据集：

代码：

运行结果：

注：仅供学习参考，不要抄袭！

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