小編給大家分享一下Python sklearn中算法的使用方法，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

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1、高斯樸素貝葉斯 (GaussianNB)

介紹如何使用sklearn來(lái)實(shí)現(xiàn)GaussianNB

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
gnb = GaussianNB()
y_pred = gnb.fit(iris.data, iris.target).predict(iris.data)
print("Number of mislabeled points out of a total %d points : %d"
 % (iris.data.shape[0],(iris.target != y_pred).sum()))

2、多項(xiàng)式樸素貝葉斯 (MultinomialNB/MNB)

隨機(jī)生成一組數(shù)據(jù)，然后使用MultinomialNB算法來(lái)學(xué)習(xí)。

import numpy as np
X = np.random.randint(50, size=(1000, 100))
y = np.random.randint(6, size=(1000))
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X, y)
print(clf.predict(X[2:3]))

3. 伯努利樸素貝葉斯 (BernoulliNB)

BernoulliNB實(shí)現(xiàn)了基于多元伯努利分布的數(shù)據(jù)的樸素貝葉斯訓(xùn)練和分類算法

案例:

import numpy as np
X = np.random.randint(50, size=(1000, 100))
y = np.random.randint(6, size=(1000))
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
clf = BernoulliNB()
clf.fit(X, Y)
print(clf.predict(X[2:3]))

4. 決策樹

決策樹作為十大經(jīng)典算法之一，能夠很好的處理多分類問(wèn)題。

決策樹的sklearn接口：

class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, splitter=’best’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None, random_state=None, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, class_weight=None, presort=False)

看完了這篇文章，相信你對(duì)Python sklearn中算法的使用方法有了一定的了解，想了解更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

新聞名稱：Pythonsklearn中算法的使用方法-創(chuàng)新互聯(lián)
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