概念
貝葉斯定理：
貝葉斯定理是概率中的基本定理，描述了如何根據(jù)更多證據(jù)或信息更新假設的概率。在分類的上下文中，它用于計算給定特征集的類別的后驗概率。
特征獨立性假設：
高斯樸素貝葉斯中的“樸素”假設是，給定類別標簽，特征之間是相互獨立的。這個簡化假設在現(xiàn)實場景中通常并不完全準確，但它簡化了計算過程，在實踐中仍然可以表現(xiàn)良好。
高斯分布：
高斯樸素貝葉斯假設每個類別中的連續(xù)特征遵循高斯（正態(tài)）分布。這意味著在給定類別的情況下，特征的似然性被建模為一個由均值和標準差確定的正態(tài)分布。
參數(shù)估計：
要使用高斯樸素貝葉斯算法，需要為每個類別估計參數(shù)。對于每個類別中的每個特征，你需要基于訓練數(shù)據(jù)估計均值和標準差。
分類：
對于具有特征值的新數(shù)據(jù)點，算法使用貝葉斯定理計算每個類別的后驗概率。具有最高后驗概率的類別被預測為數(shù)據(jù)點的最終類別標簽。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-686921.html
公式
文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-686921.html
代碼實現(xiàn)
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_splits=10, shuffle=True, random_state=0)
# Perform cross-validation using cross_val_score
scores = cross_val_score(gnb_model, X, y, cv=cvKFold)
# Print the cross-validation scores
print("Cross-validation scores:", scores)
print("Mean CV score:", np.mean(scores))
到了這里，關于機器學習和數(shù)據(jù)挖掘02-Gaussian Naive Bayes的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
