朴素贝叶斯算法python底层代码

从底层实现了朴素贝叶斯分类代码，适用于各种分类数据：数值/字符、连续/离散

# -*- coding:utf-8 -*-
# 这个脚本的作用是测试算法
# 数据纯属臆造
from NaiveBayes import NaiveBayes
tests = [
    [[‘青绿‘ ‘伸展‘ ‘清脆‘ ‘清晰‘ ‘凸起‘ ‘硬滑‘ 0.697 0.460] ‘好瓜‘]
    [[‘黄色‘ ‘蜷缩‘ ‘浊响‘ ‘模糊‘ ‘凹陷‘ ‘软嫩‘ 0.456 0.230] ‘坏瓜‘]
    [[‘青绿‘ ‘蜷缩‘ ‘清脆‘ ‘清晰‘ ‘凹陷‘ ‘硬滑‘ 0.785 0.560] ‘好瓜‘]
    [[‘青绿‘ ‘蜷缩‘ ‘清脆‘ ‘模糊‘ ‘凸起‘ ‘软嫩‘ 0.467 0.340] ‘坏瓜‘]
    [[‘青绿‘ ‘伸展‘ ‘浊响‘ ‘清晰‘ ‘凸起‘ ‘硬滑‘ 0.688 0.650] ‘好瓜‘]
    [[‘黄色‘ ‘蜷缩‘ ‘脆响‘ ‘模糊‘ ‘凹陷‘ ‘软嫩‘ 0.566 0.360] ‘坏瓜‘]
    [[‘青绿‘ ‘蜷缩‘ ‘浊响‘ ‘清晰‘ ‘凸起‘ ‘硬滑‘ 0.678 0.560] ‘好瓜‘]
    [[‘青绿‘ ‘蜷缩‘ ‘清脆‘ ‘模糊‘ ‘凹陷‘ ‘软嫩‘ 0.443 0.270] ‘坏瓜‘]
    [[‘青绿‘ ‘伸展‘ ‘浊响‘ ‘清晰‘ ‘凸起‘ ‘硬滑‘ 0.567 0.460] ‘好瓜‘]
    [[‘青绿‘ ‘蜷缩‘ ‘浊响‘ ‘模糊‘ ‘凹陷‘ ‘硬滑‘ 0.654 0.330] ‘坏瓜‘]
    [[‘青绿‘ ‘蜷缩‘ ‘清脆‘ ‘清晰‘ ‘凸起‘ ‘软嫩‘ 0.897 0.560] ‘好瓜‘]
]
dists = [‘disperse‘ ‘disperse‘ ‘disperse‘ ‘disperse‘ ‘disperse‘ ‘disperse‘ ‘normal‘ ‘normal‘]
datas = [
    [‘青绿‘ ‘伸展‘ ‘清脆‘ ‘清晰‘ ‘凸起‘ ‘硬滑‘ 0.697 0.460]
    [‘黄色‘ ‘蜷缩‘ ‘浊响‘ ‘模糊‘ ‘凹陷‘ ‘软嫩‘ 0.456 0.230]
    [‘青绿‘ ‘蜷缩‘ ‘清脆‘ ‘清晰‘ ‘凹陷‘ ‘硬滑‘ 0.785 0.560]
    [‘青绿‘ ‘蜷缩‘ ‘清脆‘ ‘模糊‘ ‘凸起‘ ‘软嫩‘ 0.467 0.340]
    [‘青绿‘ ‘伸展‘ ‘浊响‘ ‘清晰‘ ‘凸起‘ ‘硬滑‘ 0.688 0.650]
    [‘黄色‘ ‘蜷缩‘ ‘脆响‘ ‘模糊‘ ‘凹陷‘ ‘软嫩‘ 0.566 0.360]
    [‘青绿‘ ‘蜷缩‘ ‘浊响‘ ‘清晰‘ ‘凸起‘ ‘硬滑‘ 0.678 0.560]
    [‘青绿‘ ‘蜷缩‘ ‘清脆‘ ‘模糊‘ ‘凹陷‘ ‘软嫩‘ 0.443 0.270] 
    [‘青绿‘ ‘伸展‘ ‘浊响‘ ‘清晰‘ ‘凸起‘ ‘硬滑‘ 0.567 0.460] 
    [‘青绿‘ ‘蜷缩‘ ‘浊响‘ ‘模糊‘ ‘凹陷‘ ‘硬滑‘ 0.654 0.330] 
    [‘青绿‘ ‘蜷缩‘ ‘清脆‘ ‘清晰‘ ‘凸起‘ ‘软嫩‘ 0.897 0.560]
]
# print tests
bayes = NaiveBayes（tests dists）
selector = bayes.get_selector（）
fanhui = bayes.predict（datas selector）

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       2288  2018-01-08 15:26  朴素贝叶斯\ceshi.py

     文件       6431  2018-01-08 15:26  朴素贝叶斯\NaiveBayes.py

     文件       4670  2018-01-08 15:26  朴素贝叶斯\NaiveBayes.pyc

     文件       1468  2018-01-08 15:17  朴素贝叶斯\test.py

     目录          0  2018-01-08 15:26  朴素贝叶斯

----------- ---------  ---------- -----  ----

                14857                    5