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机器学习——朴素贝叶斯练习题

news 来源：原创 2025/6/23 16:22:05

一、

使用鸢尾花数据训练多项式朴素贝叶斯模型，并评估模型

代码展示：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNBiris = load_iris()x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.3,random_state=42)model = MultinomialNB()model.fit(x_train,y_train)y_pred = model.predict(x_test)
print("预测率：",accuracy_score(y_test,y_pred))

结果展示：

预测率： 0.9555555555555556

二、

电影评论情感分析

‌项目背景‌：

你在一家电影评论网站工作，需要开发一个情感分析系统来自动分类用户评论是正面还是负面。使用Kaggle上的"IMDB Dataset of 50K Movie Reviews"数据集。

‌数据集链接‌：

IMDB Dataset of 50K Movie Reviews | Kaggle

‌练习题要求‌：

使用Pandas加载并预处理数据
使用Numpy进行特征工程
比较不同朴素贝叶斯变体(高斯、多项式、伯努利)的性能
使用matplotlib绘制性能比较图表

代码展示：

import re
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB, MultinomialNB, BernoulliNB
import matplotlib.pyplot as pltdf = pd.read_csv("./data/IMDB Dataset.csv",encoding="utf-8")
print(df.head())
print(df.shape)df["sentiment"] = df["sentiment"].map({"positive":1,"negative":0})
# print(df.head())comment = df["review"]
# print(comment.head())comment_lists = []
for i in comment:# print(i)i = i.lower()i = re.sub(r'<.*?>', '', i)i = re.sub(r'[^a-zA-Z]', ' ', i)words = i.split()words = [word for word in words if len(word) > 2]comment_list = " ".join(words)comment_lists.append(comment_list)# print(comment_list)
df["clean_review"] = comment_liststransfer = TfidfVectorizer(max_features=5000,ngram_range=(1,2))
x = transfer.fit_transform(df["clean_review"])
y = df["sentiment"]x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=42)mu_model = MultinomialNB()
mu_model.fit(x_train,y_train)mu_y_pred = mu_model.predict(x_test)
mu_accuracy = accuracy_score(y_test,mu_y_pred)
print("多项式朴素贝叶斯：",mu_accuracy)be_model = BernoulliNB()
be_model.fit(x_train,y_train)be_y_pred = be_model.predict(x_test)
be_accuracy = accuracy_score(y_test,be_y_pred)
print("伯努利朴素贝叶斯：",be_accuracy)transfer = CountVectorizer(max_features=5000)
x = transfer.fit_transform(comment_lists)x_dense = x.toarray()x_train = x_dense[:4000, :]
good_or_bad = df["sentiment"].values
y_train = good_or_bad[:4000]
x_test = x_dense[4000:, :]
y_test = good_or_bad[4000:]ga_model = GaussianNB()
ga_model.fit(x_train,y_train)
ga_y_pred = ga_model.predict(x_test)
ga_accuracy = accuracy_score(y_test,ga_y_pred)
print("高斯朴素贝叶斯：",ga_accuracy)models = ['GaussianNB','MultinomialNB','BernoulliNB']
values = [ga_accuracy,mu_accuracy,be_accuracy]plt.bar(models,values,color=['blue','green','red']
)plt.title("Comparison of Naive Bayes Variants")
plt.ylabel("Accuracy")
plt.tight_layout()
plt.show()

结果展示：

多项式朴素贝叶斯： 0.8628666666666667
伯努利朴素贝叶斯： 0.8533333333333334
高斯朴素贝叶斯： 0.7214347826086956

机器学习——朴素贝叶斯练习题

一、使用鸢尾花数据训练多项式朴素贝叶斯模型，并评估模型代码展示： from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes impor…...

编程日记 2025/6/23 16:22:05

【爬虫】DrissionPage-3

安装：4.1最新版本 pip install drissionpage --upgrade 官方文档：🛰️ 连接浏览器 | DrissionPage官网 1 Chromium对象 Chromium对象用于连接和管理浏览器。标签页的开关和获取、整体运行参数配置、浏览器信息获取等都由它进行。 1.1 默认…...

编程日记 2025/6/23 14:20:41

网络爬虫学习之httpx的使用

开篇本文整理自《Python3 网络爬虫实战》，主要是httpx的使用。笔记整理使用urllib库requests库的使用，已经可以爬取绝大多数网站的数据，但对于某些网站依然无能为力。这是因为这些网站强制使用HTTP/2.0协议访问，这时urllib和r…...

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TASK02【Datawhale 组队学习】使用 LLM API 开发应用

文章目录 system prompt 和 user prompt高效prompt：用清晰、详尽的语言表达 Prompt原则一：清晰，具体的指令分隔符寻求结构化的输出要求模型检查是否满足条件提供少量示例 "Few-shot" prompting 原则二，给模型时间去思考…...

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黑马k8s（七）

1.Pod介绍查看版本： 查看类型,这里加s跟不加s没啥区别，可加可不加 2.Pod基本配置 3.镜像拉去策略本地没有这个镜像，策略是Never，启动失败查看拉去策略： 更改拉去策略： 4.启动命令运行的是nginx、busv…...

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【数字图像处理】半开卷复习提纲

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基于智能推荐的就业平台的设计与实现（招聘系统）（SpringBoot Thymeleaf）+文档

💗博主介绍💗：✌在职Java研发工程师、专注于程序设计、源码分享、技术交流、专注于Java技术领域和毕业设计✌ 温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的老师 Wechat / QQ 名片 :) Java精品实战案例《700套》 2025最新毕业设计选题推荐…...

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文章目录一、控制面板 - 系统 - 高级系统设置-环境变量二、用户变量和系统变量的配置方法一样：三、查看是否配置成功 maven有两种安装方式： 1、IDEA捆绑安装，一般是maven3【这里配置的环境变量是捆绑安装这种方式】 2、手动下载安装插件一、…...

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编程日志5.7

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PHP基础知识

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Kotlin 和 Java 混合开发时需要注意哪些问题

1 空安全（Null Safety） Kotlin 有严格的空安全机制（如非空类型的 String 和可空类型 String?），但是 Java 没有： Kotlin 代码调用 Java 代码：Java 中的所有引用类型默认都是可空的&#xff0c…...

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乘法口诀练习神器

请你利用python语言开发一个“乘法口诀练习神器”，主要辅助小学生练习乘法口诀，主要功能如下： 1. 能够随机循环出10道题，可以是乘法或者是除法。如果是乘法，确保两个因数都是1-9之间的整数；如果是除法&…...

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How to configure Linux mint desktop

Backgrounds apt install mint-backgrounds-*Theme...

编程日记 2025/5/25 4:18:43

【golang】DNS 资源记录（RR）接口

Go 中 miekg/dns 包对 DNS 资源记录（RR）接口的定义： type RR interface {Header() *RR_HeaderString() stringcopy() RRlen(off int, compression map[string]struct{}) intpack(...)unpack(...)parse(...)isDuplicate(r2 RR) bool }这个接…...

编程日记 2025/6/2 1:56:14

Vue中的自定义指令适用于哪些场景

自定义指令在 Vue 中非常灵活且功能强大，它们可以在多种场景中使用，以实现特定的 DOM 操作或行为自定义样式和类自定义指令可以用来动态地添加或修改元素的样式和类。这在需要根据数据动态调整样式时非常有用。 <div id"app"><d…...

编程日记 2025/6/19 22:11:51

边缘计算平台

本文来源 ： 腾讯元宝边缘计算平台是一种在靠近数据源头的网络边缘侧部署的分布式计算架构，通过融合网络、计算、存储和应用核心能力，就近提供实时、低延迟的智能服务。以下是其核心要点： 1. 定义与特点定义&a…...

编程日记 2025/6/2 2:20:41

2025年5月H12-831新增题库带解析

组播基础以下关于PIM-SM(SSM)的描述，错误的是哪一项? PIM-SM(SSM)无需维护RPPIM-SM(SSM)模型形成的组播分发树会一直存在，不会因为没有组播流量而消失PIM-SM(SSM)可以在成员端DR上基于组播源地址直接反向建立SPT在PIM-SM(SSM)中依日需要注册组播源答…...

编程日记 2025/6/19 19:51:15

JavaScript - 运算符之逗号操作符与逗号分隔符（逗号操作符概述、逗号操作符用法、逗号分隔符、逗号分隔符用法）

一、逗号操作符概述【表达式 1】, 【表达式 2】, 【表达式 3】, ..., 【表达式 N】逗号操作符（,）允许在一个语句中从左到右执行多个表达式，并返回最后一个表达式的值二、逗号操作符用法 for 循环中的多变量控制 for (let i 0, j 10; i…...

编程日记 2025/6/2 0:02:49

AM1.5G太阳光模拟器参数

AM1.5G太阳光模拟器的参数通常包括光谱匹配度、空间均匀性、时间稳定性等关键指标，这些参数对于太阳能电池的测试和校准至关重要。以下是AM1.5G太阳光模拟器的主要参数： 光谱匹配度 AM1.5G光谱是指大气质量为1.5时，太阳光在地球表面的光谱分…...

编程日记 2025/6/23 15:40:12

YOLO11解决方案之距离计算探索

概述 Ultralytics提供了一系列的解决方案，利用YOLO11解决现实世界的问题，包括物体计数、模糊处理、热力图、安防系统、速度估计、物体追踪等多个方面的应用。测量两个物体之间的间距被称为特定空间内的距离计算，YOLO11使用两个边界框的中心…...

编程日记 2025/6/21 11:27:39

OkHttp用法-Java调用http服务

特点：高性能，支持异步请求，连接池优化官方文档：提供快速入门指南和高级功能（如拦截器、连接池）的详细说明，GitHub仓库包含丰富示例。社区资源：中文教程丰富，GitHub高…...

编程日记 2025/6/22 5:59:38

c/c++中程序内存区域的划分

c/c程序内存分配的几个区域： 1.栈区：在执行函数时，函数内局部变量的存储单元都可以在栈上创建，函数执行结束时这些存储单元自动被释放，栈内存分配运算内置于处理器的指令集中，效率很高但是分配的内存容量有…...

编程日记 2025/6/21 17:12:39

‌JMeter聚合报告中的任务数和并发数区别

‌JMeter聚合报告中的任务数和并发数有本质的区别。‌ 任务数（样本数） 任务数或样本数是指在性能测试中发出的请求数量。例如，如果模拟20个用户，每个用户发送100次请求，那么总的任务数或样本数就是2000次请求‌ 并发…...

编程日记 2025/6/2 18:59:13

70、微服务保姆教程（十三）Docker容器详细讲义

一、关于Docker 1.1为什么要用docker？随着开发的项目越来越复杂，软件越来越多，服务器越来越多，我们在开发和部署的时候会遇到很多问题，比如： 1.不同的应用程序可能会有不同的应用环境，比如Java开发的网站和php开发的网站依赖的软件就不一样，如果把他们依赖的软件都…...

编程日记 2025/6/20 1:56:00

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