NaivePY

素朴

このモジュールは維持されなくなりました

V1.1は最後のリリースです。

ナイーブベイズ：

ナイーブベイズについて：

ナイーブベイズアルゴリズムは、ベイズ定理に基づいて分類の問題を解決するために使用される教師付き学習アルゴリズムです。
これは、高次元トレーニングデータセットを含むテキスト分類で主に使用されています。
ナイーブベイズ分類器は、迅速な予測を行うことができる高速機械学習モデルの構築に役立つ、シンプルで最も効果的な分類アルゴリズムの1つです。
これは確率的分類器です。つまり、オブジェクトの確率に基づいて予測することを意味します。
ナイーブベイズアルゴリズムの一般的な例のいくつかは、スパムろ過、感傷的な分析、記事の分類です。

ナイーブベイズの式：

ベイズ定理は、ベイズの規則またはベイズの法律としても知られています。これは、事前知識を持つ仮説の確率を決定するために使用されます。条件付き確率に依存します。ベイズ定理のフォーミュラは次のように与えられています：ナイーブベイズ分類器アルゴリズム

$ p（a | b）$ = $ {p（b | a）p（a）} over p（b）$

p（a | b）は事後確率：観察されたイベントBで仮説Aの確率です。

p（b | a）は尤度の確率：仮説の確率が真であることを考えると、証拠の確率です。

p（a）は、事前の確率：証拠を観察する前の仮説の確率です。

p（b）は限界確率：証拠の確率です。

ドキュメント：

ここでドキュメントを読んでください

インストール：

モジュールをインストールします

 pip install naivepy

モジュールについて：

Naivepyモジュールは、PythonとPandasを使用して構築されています。それは、機械学習アルゴリズムです。このモジュールは、ターゲット列を取得して分類できます。

注：ターゲット列には2種類の値が必要です。

例：

コード：

 from naivepy import Naive

n=Naive(filename="data.csv",sample_list=["red","suv","domestic"],target_column="stolen")
print(n.getans)
print(n.getdata)
print(n.getlabel)

出力：

        Color    Type    Origin Stolen
   0     Red  Sports  Domestic    Yes
   1     Red  Sports  Domestic     No
   2     Red  Sports  Domestic    Yes
   3  Yellow  Sports  Domestic     No
   4  Yellow  Sports  Imported    Yes
   5  Yellow     SUV  Imported     No
   6  Yellow     SUV  Imported    Yes
   7  Yellow     SUV  Domestic     No
   8     Red     SUV  Imported     No
   9     Red  Sports  Imported    Yes
   No
   0.072

著者：Prathamesh Dhande