朴素贝叶斯
内容
朴素贝叶斯¶
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使用高斯似然拟合朴素贝叶斯模型 |
有关朴素贝叶斯分类器的更多信息，请参阅 scikit-learn 文档。
这些遵循 scikit-learn 估计器 API，因此可以插入现有的例程中，如网格搜索和管道，但它们是使用新的、可扩展的算法在外部实现的，因此可以消耗分布式的 Dask 数组和 DataFrame，而不仅仅是内存中的 NumPy 和 Pandas 数组和 DataFrame。
示例¶
In [1]: from dask_ml import datasets
In [2]: from dask_ml.naive_bayes import GaussianNB
In [3]: X, y = datasets.make_classification(chunks=50)
In [4]: gnb = GaussianNB()
In [5]: gnb.fit(X, y)
Out[5]: GaussianNB()