sklearn包中的朴素贝叶斯算法_sklearn native bayes

1.朴素贝叶斯模型

朴素贝叶斯(Native Bayes)算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。sklearn中的native_bayes模块提供了4中朴素贝叶斯模型。其具体如下：

模型	描述	参数估计公式
GaussianNB	这种模型假设特征符合高斯分布。由概率密度函数可知，这个模型适用于数值型特征。
MultinomialNB	这个模型假设特征复合多项式分布，是一种非常典型的文本分类模型。模型内部带有平滑参数。
ComplementNB	是MultinomialNB模型的一个变种，比较适用于不平衡的数据集。在文本分类上的结果通常比MultinomialNB模型好。
BernoulliNB	这种模型适用于多元伯努利分布。即，每个特征都是二值变量，如果不是二值变量，该模型可以先对变量进行二值化。

补充：

• 二项分布的典型例子就是抛硬币，硬币正面向上的概率为p，重复扔n次硬币，k次为正面的概率。 把二项分布公式推广至多种状态，就得到了多项分布。

2.代码示例

以肺癌数据集为例，比较多个模型的效率。具体代码如下：

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB,GaussianNB,BernoulliNB
from sklearn.naive_bayes import ComplementNB
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import cross_val_score
X,y=load_breast_cancer().data,load_breast_cancer().target
gn1=GaussianNB()
gn2=MultinomialNB()
gn3=BernoulliNB()
gn4=ComplementNB()
for model in [gn1,gn2,gn3,gn4]:
    scores=cross_val_score(model,X,y,cv=10,scoring='accuracy')
    print("Accuracy:{:.3f}".format(scores.mean()))

其运行结果如下：

参考：
1. https://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html#naive-bayes