Naive Bayes Basic
用sklearn去拟合NB模型
➜ test ✗ cat nb.py
import numpy as np from sklearn.naive_bayes import GaussianNB # 创建训练坐标(输入X求得Y) X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]]) Y = np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2]) # 创建Naive Bayes分类器 clf = GaussianNB() # 对数据进行拟合 clf.fit(X, Y) # 进行预测, 输出结果 print(clf.predict([[-0.8, -1]]))
预测结果
➜ test ✗ python3 nb.py [1]
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