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朴素贝叶斯NaiveBayes学习
第四章 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯是有监督学习算法，解决的分类的问题，如客户是否流失，是否值得投资，信用登记评定，文档分类等多分类问题，下面将给出一些使用概率论分类的方法。 朴素：只做原始，最简单的假设，所有特征之前是统计独立的。 假设某个样本有a1，a2，a3，a4，.... an个属性，则P(X) = P(a1,a2,aCountVectorizer MultinomialNB中的尺寸不匹配错误
在提出这个问题之前,我必须说,我已经在此板上彻底阅读了15个以上的相似主题,每个主题都有一些不同的建议,但是所有这些都无法使我正确. 好的,所以我使用CountVectorizer及其“ fit_transform”函数将语料库的文本数据(最初以csv格式)拆分为训练集和测试集,以适应语料库的词汇量并从sklearn(错误输入形状)ValueError
我是ML和sklearn领域的新手.我尝试在X_train [2500,800],Y_train [2500,8]的数据集上使用GaussianNB. from sklearn.naive_bayes import GaussianNB clf = GaussianNB() clf.fit(X, Y) 在运行程序时,它显示 ValueError: bad input shape (2500, 8). 如何将Y_train [2500,8]转如何在天真的贝叶斯中获得功能重要性？
我有一个评论数据集,其标签为正/负.我正在将Naive Bayes应用于该评论数据集.首先,我正在转换成一堆文字.这里sorted_data [‘Text’]是评论,final_counts是稀疏矩阵 count_vect = CountVectorizer() final_counts = count_vect.fit_transform(sorted_data['Text'].values) 我正