NaivePY
vepy V1.1
v1.1 เป็นรุ่นสุดท้าย
อัลกอริทึมNaïve Bayes เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบควบคุมดูแลซึ่งมีพื้นฐานมาจากทฤษฎีบทของเบย์และใช้สำหรับการแก้ปัญหาการจำแนกประเภท
ส่วนใหญ่จะใช้ในการจำแนกประเภทข้อความซึ่งมีชุดข้อมูลการฝึกอบรมมิติสูง
ตัวจําแนกNaïve Bayes เป็นหนึ่งในอัลกอริทึมการจำแนกประเภทที่เรียบง่ายและมีประสิทธิภาพมากที่สุดซึ่งช่วยในการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่รวดเร็วซึ่งสามารถคาดการณ์ได้อย่างรวดเร็ว
มันเป็นตัวจําแนกที่น่าจะเป็นซึ่งหมายความว่ามันทำนายบนพื้นฐานของความน่าจะเป็นของวัตถุ
ตัวอย่างที่เป็นที่นิยมของอัลกอริทึมNaïve Bayes คือการกรองสแปมการวิเคราะห์ทางอารมณ์และการจำแนกบทความ
ทฤษฎีบทของ Bayes เป็นที่รู้จักกันในชื่อกฎของ Bayes หรือ Bayes 'ซึ่งใช้เพื่อกำหนดความน่าจะเป็นของสมมติฐานที่มีความรู้ก่อน มันขึ้นอยู่กับความน่าจะเป็นตามเงื่อนไข สูตรสำหรับทฤษฎีบทของ Bayes นั้นได้รับเป็น: อัลกอริทึมNaïve Bayes Classifier ที่ไหน
P (A | B) เป็นความน่าจะเป็นหลัง: ความน่าจะเป็นของสมมติฐาน A ในเหตุการณ์ที่สังเกตได้ B.
P (B | A) ความน่าจะเป็นโอกาส: ความน่าจะเป็นของหลักฐานที่ระบุว่าความน่าจะเป็นของสมมติฐานเป็นจริง
P (A) เป็นความน่าจะเป็นก่อนหน้านี้: ความน่าจะเป็นของสมมติฐานก่อนที่จะสังเกตหลักฐาน
P (B) คือความน่าจะเป็นเล็กน้อย: ความน่าจะเป็นของหลักฐาน
อ่านเอกสารที่นี่
เพื่อติดตั้งโมดูล
pip install naivepy
โมดูล NaivePy ถูกสร้างขึ้นโดยใช้ Python และ Pandas มันเป็นและอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง โมดูลนี้สามารถใช้คอลัมน์เป้าหมายและจำแนกได้
หมายเหตุ : คอลัมน์เป้าหมายจะต้องมีค่า 2 ประเภทของค่า maxtargetColumnException อื่น ๆ
รหัส :
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)
เอาท์พุท :
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
