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机器学习中的高斯朴素贝叶斯(Gaussian Naive Bayes)通常用于分类任务,特别是在处理连续特征的数据集,如鸢尾花数据集。这里是一个简单的Python代码示例,使用scikit-learn库来实现: ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建高斯朴素贝叶斯模型 gnb = GaussianNB() # 训练模型 gnb.fit(X_train, y_train) # 预测 predictions = gnb.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, predictions) print("Accuracy:", accuracy) # 如果你想更详细地查看模型,可以添加下面的代码 # 打印概率分布 for i in range(len(iris.target_names)): print(f"Class {i}:") for feature_name, feature_values in zip(iris.feature_names, gnb.class_count_[i]): mean, variance = gnb.theta_[i][feature_name], gnb.sigma_[i][feature_name] print(f"{feature_name}: mean={mean:.3f}, variance={variance:.3f}")

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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