NaivePY

순진한

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순진한 베이 :

순진한 베이에 대해 :

Naïve Bayes 알고리즘은 Bayes 정리를 기반으로하며 분류 문제를 해결하는 데 사용되는 감독 학습 알고리즘입니다.
주로 고차원 교육 데이터 세트를 포함하는 텍스트 분류에 사용됩니다.
Naïve Bayes Classifier는 간단하고 가장 효과적인 분류 알고리즘 중 하나입니다.
확률 론적 분류기이며, 이는 물체의 확률에 기초하여 예측한다는 것을 의미합니다.
순진한 베이 즈 알고리즘의 몇 가지 인기있는 예는 스팸 여과, 감상적 분석 및 분류 기사입니다.

순진한 베이의 공식 :

베이 에스의 정리는 베이즈의 규칙 또는 베이 에스 법으로도 알려져 있으며,이 법은 사전 지식으로 가설의 확률을 결정하는 데 사용됩니다. 조건부 확률에 따라 다릅니다. 베이 에스 정리에 대한 공식은 다음과 같이 제공됩니다 : Naïve Bayes 분류기 알고리즘

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

p (a | b)는 후방 확률입니다 : 관찰 된 사건 B에서 가설 A의 확률 a.

P (B | A)는 가능성 확률 : 가설의 확률이 사실이라는 증거의 확률입니다.

p (a)는 사전 확률이다 : 증거를 관찰하기 전에 가설의 확률.

p (b)는 한계 확률 : 증거의 확률입니다.

선적 서류 비치:

여기서 문서를 읽으십시오

설치 :

모듈을 설치합니다

 pip install naivepy

모듈 정보 :

NaivePy 모듈은 Python 및 Pandas를 사용하여 구축되었습니다. 기계 학습 알고리즘입니다. 이 모듈은 대상 열을 가져 와서 분류 할 수 있습니다.

참고 : 대상 열에는 2 가지 유형의 값이 있어야합니다.

예 :

코드 :

 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)

출력 :

        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

저자 : Prathamesh Dhande