python分類器函數(shù) python分類算法

樸素貝葉斯分類器（Python實(shí)現(xiàn)+詳細(xì)源碼原理）

1、貝葉斯公式的本質(zhì)： u由因到果，由果推因/u

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2、貝葉斯公式：

[圖片上傳中...(wps6.png-5fd624-1618488341725-0)]

1、樸素貝葉斯公式

x1，x2,...xn為特征集合，y為分類結(jié)果

樸素貝葉斯假設(shè)各個(gè)特征之間相互獨(dú)立

分母相同情況下，我們只要保證分子最大

訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

long,not_long,sweet,not_sweet,yellow,not_yellow,species

400,100,350,150,450,50,banana

0,300,150,150,300,0,orange

100,100,150,50,50,150,other_fruit

測(cè)試數(shù)據(jù)集

long,sweet,yellow

not_long,not_sweet,not_yellow

not_long,sweet,not_yellow

not_long,sweet,yellow

not_long,not_sweet,not_yellow

long,not_sweet,not_yellow

long,not_sweet,yellow

not_long,not_sweet,yellow

long,not_sweet,not_yellow

not_long,not_sweet,yellow

結(jié)果

特征值：[not_long, not_sweet, not_yellow]

預(yù)測(cè)結(jié)果：{'banana': 0.003, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果類別：other_fruit

特征值：[not_long, sweet, not_yellow]

預(yù)測(cè)結(jié)果：{'banana': 0.006999999999999999, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.05625000000000001}

水果類別：other_fruit

特征值：[not_long, sweet, yellow]

預(yù)測(cè)結(jié)果：{'banana': 0.063, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果類別：orange

特征值：[not_long, sweet, yellow]

預(yù)測(cè)結(jié)果：{'banana': 0.063, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果類別：orange

特征值：[not_long, not_sweet, not_yellow]

預(yù)測(cè)結(jié)果：{'banana': 0.003, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果類別：other_fruit

特征值：[long, not_sweet, not_yellow]

預(yù)測(cè)結(jié)果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果類別：other_fruit

特征值：[long, not_sweet, not_yellow]

預(yù)測(cè)結(jié)果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果類別：other_fruit

特征值：[long, not_sweet, not_yellow]

預(yù)測(cè)結(jié)果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果類別：other_fruit

特征值：[long, not_sweet, not_yellow]

預(yù)測(cè)結(jié)果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果類別：other_fruit

特征值：[long, not_sweet, yellow]

預(yù)測(cè)結(jié)果：{'banana': 0.108, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.00625}

水果類別：banana

特征值：[not_long, not_sweet, yellow]

預(yù)測(cè)結(jié)果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}

水果類別：orange

特征值：[not_long, not_sweet, yellow]

預(yù)測(cè)結(jié)果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}

水果類別：orange

特征值：[long, not_sweet, not_yellow]

預(yù)測(cè)結(jié)果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果類別：other_fruit

特征值：[not_long, not_sweet, yellow]

預(yù)測(cè)結(jié)果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}

水果類別：orange

python函數(shù)與方法的區(qū)別總結(jié)

1、函數(shù)的分類：

內(nèi)置函數(shù)：python內(nèi)嵌的一些函數(shù)。

匿名函數(shù)：一行代碼實(shí)現(xiàn)一個(gè)函數(shù)功能。

遞歸函數(shù)

自定義函數(shù)：根據(jù)自己的需求，來(lái)進(jìn)行定義函數(shù)。

2、方法的分類：

普通方法：直接用self調(diào)用的方法。

私有方法：__函數(shù)名，只能在類中被調(diào)用的方法。

屬性方法：@property，將方法偽裝成為屬性，讓代碼看起來(lái)更合理。

特殊方法(雙下劃線方法)：以__init__為例，是用來(lái)封裝實(shí)例化對(duì)象的屬性，只要是實(shí)例化對(duì)象就一定會(huì)執(zhí)行__init方法，如果對(duì)象子類中沒(méi)有則會(huì)尋找父類（超類），如果父類（超類）也沒(méi)有，則直接繼承object（python 3.x）類，執(zhí)行類中的__init__方法。類方法：通過(guò)類名的調(diào)用去操作公共模板中的屬性和方法。

靜態(tài)方法：不用傳入類空間、對(duì)象的方法，作用是保證代碼的一致性，規(guī)范性，可以完全獨(dú)立類外的一個(gè)方法，但是為了代碼的一致性統(tǒng)一的放到某個(gè)模塊（py文件）中。

其次，從作用域的角度來(lái)分析：

（1）函數(shù)作用域：從函數(shù)調(diào)用開(kāi)始至函數(shù)執(zhí)行完成，返回給調(diào)用者后，在執(zhí)行過(guò)程中開(kāi)辟的空間會(huì)自動(dòng)釋放，也就是說(shuō)函數(shù)執(zhí)行完成后，函數(shù)體內(nèi)部通過(guò)賦值等方式修改變量的值不會(huì)保留，會(huì)隨著返回給調(diào)用者后，開(kāi)辟的空間會(huì)自動(dòng)釋放。

（2）方法作用域：通過(guò)實(shí)例化的對(duì)象進(jìn)行方法的調(diào)用，調(diào)用后開(kāi)辟的空間不會(huì)釋放，也就是說(shuō)調(diào)用方法中對(duì)變量的修改值會(huì)一直保留。

最后，調(diào)用的方式不同。

（1）函數(shù)：通過(guò)“函數(shù)名（）”的方式進(jìn)行調(diào)用。

（2）方法：通過(guò)“對(duì)象.方法名”的方式進(jìn)行調(diào)用。

xgb用python寫的時(shí)候基分類器可以換別的么

可以呀，有很多種的

from sklearn import ensemble

集成分類器(ensemble)：

1.bagging(ensemble.bagging.BaggingClassifier)

對(duì)隨機(jī)選取的子樣本集分別建立基本分類器，然后投票決定最終的分類結(jié)果

2.RandomForest(ensemble.RandomForestClassifier)

對(duì)隨機(jī)選取的子樣本集分別建立m個(gè)CART(Classifier and Regression Tree)，然后投票決定最終的分類結(jié)果

Random在此處的意義：

1）Bootstrap 中的隨機(jī)選擇子樣本集

2）Random subspace 的算法從屬性中隨機(jī)選擇k個(gè)屬性，每個(gè)樹(shù)節(jié)點(diǎn)分裂時(shí)從這隨機(jī)的k個(gè)屬性中，選擇最優(yōu)的

3.Boosting(ensemble.weight_boosting)

在選擇分類超平面時(shí)給樣本加了一個(gè)權(quán)值，使得loss function盡量考慮那些分錯(cuò)類的樣本。（i.e.分錯(cuò)類的樣本weight 大）

-boosting 重采樣的不是樣本，而是樣本的分布。最后的分類結(jié)果是幾個(gè)弱分類器的線性加權(quán)和。注意這幾個(gè)弱分類器都是一種base classifier類別。

-與bagging的區(qū)別：bagging 的訓(xùn)練集是隨機(jī)的，各訓(xùn)練集是獨(dú)立的；而boosting訓(xùn)練集的選擇不是獨(dú)立的，每次選擇的訓(xùn)練集都依賴于上一次學(xué)習(xí)的結(jié)果；

bagging的每個(gè)預(yù)測(cè)函數(shù)（即弱假設(shè)）沒(méi)有權(quán)重，而B(niǎo)oosting根據(jù)每一次訓(xùn)練的訓(xùn)練誤差得到該次預(yù)測(cè)函數(shù)的權(quán)重；

bagging的各個(gè)預(yù)測(cè)函數(shù)可以并行生成，而boosting的只能順序生成。對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣極為耗時(shí)的學(xué)習(xí)方法，Bagging可通過(guò)并行訓(xùn)練節(jié)省大量的時(shí)間開(kāi)銷。

-與bagging的共同點(diǎn)：都可以通過(guò)使用for循環(huán)給estimator賦不同的分類器類型，以實(shí)現(xiàn)集成多種分類器，而不是單一的某一種（比如決策樹(shù)）。

代表算法 Adaboost 和 Realboost?？偟膩?lái)說(shuō)，Adaboost 簡(jiǎn)單好用，Realboost 準(zhǔn)確

4.Stacking

在stacking（堆疊）方法中，每個(gè)單獨(dú)分類器的輸出會(huì)作為更高層分類器的輸入，更高層分類器可以判斷如何更好地合并這些來(lái)自低層的輸出。

文章標(biāo)題：python分類器函數(shù) python分類算法
網(wǎng)頁(yè)鏈接：http://www.muchs.cn/article36/dooddsg.html

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