داده کاوی با پایتون_قسمت پنجم

کتابخانه sklearn شامل اجرای بسیاری از مدل ها برای طبقه بندی است و در این بخش، نحوه استفاده از Bayes Naive Gauss را برای شناسایی گل های iris به صورت Setosa، Versicolor یا Virginica  خواهیم دید. برای این منظور، بردار رشته هایی را که شامل کلاس است را به اعداد صحیح ، تبدیل می کنیم:

t = zeros(len(target))
t[target == 'setosa'] = 1
t[target == 'versicolor'] = 2
t[target == 'virginica'] = 3
print t
[۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫
 ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫ ۱٫
 ۱٫ ۱٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫
 ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫
 ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۲٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫
 ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫
 ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫ ۳٫]

از این جا به بعد طبقه بند را کشف کرده و آموزش میدهیم.

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
classifier = GaussianNB()
classifier.fit(data,t) # آموزش دیتاست iris 
GaussianNB(priors=None)


طبقه بندی را می توان با متد predict (پیش بینی)،  انجام داد و آن را با یکی از نمونه ها،  آسان،  تست کرد:


print (classifier.predict(data[[0]]))
print t[0]
[۱٫]
۱٫۰
print classifier.predict(data[[1]])
[۱٫]
۱٫۰
print classifier.predict(data[[100]])

print t[100]
[۳٫]
۳٫۰

درباره نویسنده

مهارت ها: html,css,C#,ADO.NET,sqlserver,access,python javascript,php

نوشته های مرتبط

نظری بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *