使用RandomSearchCV寻找最优高斯朴素贝叶斯模型参数及可视化_python 高斯朴素贝叶斯超参数

作者：IT小白 | 2024-03-22 04:57:53

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python 高斯朴素贝叶斯超参数

使用RandomSearchCV寻找最优高斯朴素贝叶斯模型参数及可视化

在机器学习中，朴素贝叶斯算法是一个常用的分类算法之一。而高斯朴素贝叶斯是一种应用比较广泛的朴素贝叶斯分类算法，它假设每个特征的概率分布都是高斯分布。在scikit-learn中，我们可以方便地使用高斯朴素贝叶斯模型进行分类任务。

为了使模型性能达到最优，我们需要寻找最佳的模型超参数。这里我们使用RandomSearchCV算法，通过对超参数的随机搜索来寻找最优模型，并进行可视化展示。

首先，我们需要导入必要的库：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
import numpy as np
import matplotlib1
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使用RandomSearchCV寻找最优高斯朴素贝叶斯模型参数及可视化_python 高斯朴素贝叶斯 超参数

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