小编给大家分享一下Python sklearn中算法的使用方法，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去探讨吧！

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1、高斯朴素贝叶斯 (GaussianNB)

介绍如何使用sklearn来实现GaussianNB

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
gnb = GaussianNB()
y_pred = gnb.fit(iris.data, iris.target).predict(iris.data)
print("Number of mislabeled points out of a total %d points : %d"
 % (iris.data.shape[0],(iris.target != y_pred).sum()))

2、多项式朴素贝叶斯 (MultinomialNB/MNB)

随机生成一组数据，然后使用MultinomialNB算法来学习。

import numpy as np
X = np.random.randint(50, size=(1000, 100))
y = np.random.randint(6, size=(1000))
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X, y)
print(clf.predict(X[2:3]))

3. 伯努利朴素贝叶斯 (BernoulliNB)

BernoulliNB实现了基于多元伯努利分布的数据的朴素贝叶斯训练和分类算法

案例:

import numpy as np
X = np.random.randint(50, size=(1000, 100))
y = np.random.randint(6, size=(1000))
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
clf = BernoulliNB()
clf.fit(X, Y)
print(clf.predict(X[2:3]))

4. 决策树

决策树作为十大经典算法之一，能够很好的处理多分类问题。

决策树的sklearn接口：

class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, splitter=’best’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None, random_state=None, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, class_weight=None, presort=False)

看完了这篇文章，相信你对Python sklearn中算法的使用方法有了一定的了解，想了解更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

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