sklearn樸素貝葉斯分類
from sklearn import datasets from sklearn.naive_bayes import GaussianNB #匯入資料集中的鳶尾花資料（每項有4個特徵資料值，1個目標類別值） iris=datasets.load_iris() #X為特徵資料 y是類別值 X=iris.data y=iris.target #總資料條數 遍歷顯示 icount=X.shape[0] for i in range(icount-1): print(X[i],"--->",y[i]) #呼叫高斯樸素貝葉斯分類器 gnb=GaussianNB() #填入資料進行訓練 gnb.fit(X,y) #訓練完後預測（此處用的測試資料是訓練資料同一份，實際可以用新輸入資料） test_data=iris.data y_predicted=gnb.predict(test_data) #顯示預測結果 print("\n預測結果:\n",y_predicted) #顯示預測錯誤率 print("\n總資料%d條 預測失誤%d條"%(iris.data.shape[0],(iris.target!=y_predicted).sum()))
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