Как предсказать набор данных с помощью NaiveBayes

Question

x=dataset1[:,1:23] # features
y=dataset1[:,0] #classtypes 
xtrain, xtest, ytrain, ytest = train_test_split(x, y, test_size=0.20)

Мой набор данных состоит только из букв.В одном ряду 23 буквы.Первая буква - это classtype, а другие буквы - это feauters.У меня есть 2 класса -> a, z

Пример: a, b, c, d, e, ..., g

Я буду вычислять отзыв, предварительные и другие значения, но сначала,Мне нужно найти ypred, потому что эти значения запрашивают 2 параметра (ytest, ypred).Как я могу предсказать данные, используя Наивный Байес?

Answer 1

Поскольку вы сказали, что используете библиотеку nltk, вы можете сделать что-то вроде следующего:

from nltk.classify import NaiveBayesClassifier
from nltk.classify.scikitlearn import SklearnClassifier

x=dataset1[:,1:23] # features
y=dataset1[:,0] #classtypes 
xtrain, xtest, ytrain, ytest = train_test_split(x, y, test_size=0.20)

classifier = NaiveBayesClassifier.train(xtrain)

y_predicted = classifier.classify(xtest)

---

Здесь атрибут classify совпадает с атрибутом predict вscikit-learn алгоритмы.

---

Доступны следующие атрибуты:

Документация здесь

Answer 2

Я предлагаю вам взглянуть на документацию sklearn для наивных байесовских классификаторов: здесь