Pythonのsklearnメソッド　naive_bayes

scikit-learn（sklearn）のnaive_bayesモジュールは、ベイズ分類器（Bayesian classifiers）を実装するためのクラスを提供します。ベイズ分類器は、ベイズの定理を使用してクラス分類を行う統計的な分類器です。naive_bayesモジュールで提供される主要なクラスには以下があります：

  1. GaussianNB: GaussianNBは、連続的な数値特徴量を持つデータに適したガウシアンナイーブベイズ分類器を実装します。各特徴量が正規分布に従うと仮定してモデルを構築します。

    python
    from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

# ガウシアンナイーブベイズ分類器のインスタンス化
nb_classifier = GaussianNB()

# モデルをトレーニング
nb_classifier.fit(X_train, y_train)

# 予測
y_pred = nb_classifier.predict(X_test)

  2. MultinomialNB: MultinomialNBは、離散的なカウントデータ（例: テキストデータ内の単語の出現回数）を持つデータに適した多項ナイーブベイズ分類器を実装します。主にテキスト分類などで使用されます。

    python
    from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 多項ナイーブベイズ分類器のインスタンス化
nb_classifier = MultinomialNB()

# モデルをトレーニング
nb_classifier.fit(X_train, y_train)

# 予測
y_pred = nb_classifier.predict(X_test)

  3. BernoulliNB: BernoulliNBは、二値特徴量を持つデータに適したベルヌーイナイーブベイズ分類器を実装します。特にテキストデータの二値化特徴量（単語が存在するか否か）に使用されます。

    python
    from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB

# ベルヌーイナイーブベイズ分類器のインスタンス化
nb_classifier = BernoulliNB()

# モデルをトレーニング
nb_classifier.fit(X_train, y_train)

# 予測
y_pred = nb_classifier.predict(X_test)

これらのベイズ分類器は、クラス分類問題に対して単純かつ効果的なベイズモデルを提供します。ベイズ分類器は特に、テキスト分類、スパムフィルタリング、感情分析などの自然言語処理タスクに適していますが、さまざまな分類問題に適用できます。適切なベイズ分類器の選択は、データの性質に依存し、適切な前処理が必要な場合があります。

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Posted by ぼっち