前面有个垃圾邮件识别的，可以看做是离散型数据吧，这里写的是单纯的连续型数据。数据集用的是iris数据集。
import numpy as np
import time
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
#print(iris.data)
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
gnb = GaussianNB()
#预测自己的数据
start1 = time.clock()
y_pred = gnb.fit(iris.data, iris.target).predict(iris.data)
end1 = time.clock()
print('运行的时间是:',end1-start1)
print(iris.data.shape[0],(iris.target != y_pred).sum())
'''这个预测的公式比较简单，就是计算这个公式的值。
连续属性：拟合一个高斯模型，属性值代入高斯模型得到概率，对于每个c有个高斯函数，这个是要求出来的
上面这种方法的话，不好对应，但是如果每个都算一遍重复有太多。连续值暂时不考虑了。连续值还是可以的，只要求出
那两个参数即可。因此，主要是求高斯的拟合，公式书上有。
input:医生的数据
output:
'''
'''input:2darray
output:[[某属性，类别1的系数：a,b],[],[],[]]
某个类别中的某个属性的值集合，也就是分表操作。这次是竖着分表.直接上numpy
高斯分布的系数直接用公式
'''
def getGaussianCoeff(data_X,data_y):
values= list(set(data_y.tolist())) #需要分表的个数
#print(values)
box =[]
coeff = []
data = np.column_stack((data_X,data_y)) #X，y连接在一起
# print(data)
for value in values: #按照值进行分表
zhongjie = []
for i in range(len(data)):
if data[i][-1]==value:
zhongjie.append(data[i].tolist())
box.append(zhongjie)
#对每个属性，计算高斯分布的系数
box = np.array(box) #分表转成ndarray，这是多维数组(3,50,5)
for i in range(len(values)):#对于每个分表
sigema =[]
uVector = np.average(box[i],axis=0) #均值向量,axis表示竖着求均值
#print(uVector)
uVecyorMinusAvg = np.array([(box[i][j]-uVector) for j in range(len(box[i]))])#x-u
uVecyorMinusAvgTranspose = uVecyorMinusAvg.T
xieFangChaMatrix = np.dot(uVecyorMinusAvg,uVecyorMinusAvgTranspose)#算出协方差
#遍历出[1,1],[2,2]...这些位置上的数字，也就是各个sigema
for j in range(len(xieFangChaMatrix)):
for k in range(len(xieFangChaMatrix)):
if j ==k:
sigema.append(round(xieFangChaMatrix[j][k],3))
coeff.append(list(zip(sigema,uVector)))
return coeff
'''input: preData : ndarray or list
return list
0,先计算出P1的概率，就是出现某种结果的概率
1，预测过程就是取出每个数据
2，对于可能的每个种类计算出相关概率，概率最大的就是那个类
2.1 相关概率=此情况概率P1*每个属性的高斯分布概率P2
2.2取出最大的概率即可
'''
def gaussiFunc(sigema,u,x):#这里的sigema是平方的形式
outxishu = 1/(np.sqrt(2*np.pi*sigema))
inxishu = -((x-u)**2)/(2*sigema)
return outxishu*np.exp(inxishu)
def trainBayes(Data_X,Data_Y,preData):
#求出高斯函数的系数
coeff = getGaussianCoeff(Data_X,Data_Y)
if len(Data_X)!=len(Data_Y):
raise TypeError
if not isinstance(Data_X,list):#转成list
Data_X = Data_X.tolist()
Data_Y = Data_Y.tolist()
numOfPreData = len(preData) #需要预测的个数
values = list(set(Data_Y)) #分表的个数
preDataY=[]
#计算出数据归为这个类的概率，
counts = [0]*len(values)
for k in range(len(Data_X)):
for value in values:
if Data_Y[k]==value:
counts[values.index(value)]=counts[values.index(value)]+1
P1s =[counts[l]/sum(counts) for l in range(len(values))] #计算出P1的概率
for i in range(numOfPreData):
probabilities = []
for j in range(len(values)): #每种结果的概率
#用上面的高斯分布求每个概率，然后相乘
P2 = 1
for m in range(len(Data_X[0])):
myCoeff = coeff[j][m] #是一个tuple,第一个元素是sigema，第二个参数是平均值u
probaOfOneAtrr = gaussiFunc(myCoeff[0],myCoeff[1],preData[i][m])#第i个数据，第m个属性的高斯概率值
P2 = P2*probaOfOneAtrr
probabilities.append(P2*P1s[j])#把所有可能的结果的概率放入
probabilities = np.array(probabilities)
index = np.argmax(probabilities) #选取那个最大的概率
preDataY.append(index) #每个数据的结果写入
return preDataY
'''
x = np.linspace(-10,10,100)#高斯函数检测
y = gaussiFunc(1,2,x)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x,y)
plt.show()
'''
start2 = time.clock()
preData = trainBayes(iris.data,iris.target,iris.data)
end2 = time.clock()
print('我的程序运行的时间是：',end2 -start2)
print((iris.target != preData).sum())