如何使用我的数据朴素的贝耶斯.GaussianNB公司

Question

我试图理解Naive Bayes是如何工作的，并希望使用sklearn.naive_bayes.GaussianNB创建一些示例。 我有一个数据：

[
[1, 0],
[1, 1],
[0, 1],
// ...
];

这里[[1, 0]]第一个数字是宠物的类型：猫或狗，第二个数字：浅色或深色有宠物。之后，我想给出一个列表，比如[0,0,1]，它代表一种颜色并预测宠物的类型。在

我试着用http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.naive_bayes.GaussianNB.html中的例子。我重写了这个：

^{pr2}$

收件人：

import numpy as np
X = np.array([ [1, 0], [1, 1], [0, 1] ])

但在我的情况下，应该用什么来代替{}？在

或者我应该用另一种格式保存数据？在

Answer 1

你的Y应该是一个一维的“类标签”数组。在

对于数据集X中的每个元素，Y中都有一个元素给出了分类，例如，0表示狗，1表示猫。在

看起来您已经将类标签作为X中的第一个元素，您可能需要将这些元素分隔成Y。在

由于分类的简单性和数据集的特性，GaussianNB似乎有点过头了，但我知道您只是在探索这个概念。在