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  • 朴素贝叶斯预测莺尾花数据

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn import datasets
    from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
    import matplotlib
    
    #生成所有测试样本点
    def make_meshgrid(x,y,h=0.02):
        x_min,x_max = x.min()-1,x.max()+1
        y_min, y_max = y.min() - 1, y.max() + 1
        xx,yy = np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max,h),np.arange(y_min,y_max,h))
        return xx,yy
    
    def plot_test_results(ax,clf,xx,yy,**params):
        Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(),yy.ravel()])
        Z = Z.reshape(xx.shape)
        ax.contourf(xx,yy,Z, **params)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        #载入iris数据集
        iris = datasets.load_iris()
        #只使用前面两个特征
        X = iris.data[:,:2]
        #样本标签值
        y = iris.target
    
        #创建并训练正态朴素贝叶斯分类器
        clf = GaussianNB()
        clf.fit(X,y)
    
        title = ('GaussianBayesClassifier')
    
        fig,ax = plt.subplots(figsize=(5,5))
    
        plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.4)
    
        X0,X1 = X[:,0],X[:,1]
        #生成所有测试样本点
        xx,yy = make_meshgrid(X0,X1)
    
        #显示测试样本的分类结果
        plot_test_results(ax,clf,xx,yy,cmap=plt.cm.coolwarm,alpha=0.8)
    
        #显示训练样本
        ax.scatter(X0, X1, c=y, cmap=plt.cm.coolwarm, s=20, edgecolors='k')
        ax.set_xlim(xx.min(), xx.max())
        ax.set_ylim(yy.min(), yy.max())
        ax.set_xlabel('x1')
        ax.set_ylabel('x2')
        ax.set_xticks(())
        ax.set_yticks(())
        ax.set_title(title)
        plt.show()
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