Python pyspark NaiveBayesModel用法及代碼示例

本文簡要介紹 pyspark.mllib.classification.NaiveBayesModel 的用法。

用法: class pyspark.mllib.classification.NaiveBayesModel(labels, pi, theta)

樸素貝葉斯分類器模型。

0.9.0 版中的新函數。

參數：

labels：numpy.ndarray: 標簽列表。
pi：numpy.ndarray: 類別先驗的日誌，維度為 C，標簽數。
theta：numpy.ndarray: 類條件概率的日誌，其維度為C-by-D，其中 D 是特征數。

例子：

>>> from pyspark.mllib.linalg import SparseVector
>>> data = [
...     LabeledPoint(0.0, [0.0, 0.0]),
...     LabeledPoint(0.0, [0.0, 1.0]),
...     LabeledPoint(1.0, [1.0, 0.0]),
... ]
>>> model = NaiveBayes.train(sc.parallelize(data))
>>> model.predict(numpy.array([0.0, 1.0]))
0.0
>>> model.predict(numpy.array([1.0, 0.0]))
1.0
>>> model.predict(sc.parallelize([[1.0, 0.0]])).collect()
[1.0]
>>> sparse_data = [
...     LabeledPoint(0.0, SparseVector(2, {1: 0.0})),
...     LabeledPoint(0.0, SparseVector(2, {1: 1.0})),
...     LabeledPoint(1.0, SparseVector(2, {0: 1.0}))
... ]
>>> model = NaiveBayes.train(sc.parallelize(sparse_data))
>>> model.predict(SparseVector(2, {1: 1.0}))
0.0
>>> model.predict(SparseVector(2, {0: 1.0}))
1.0
>>> import os, tempfile
>>> path = tempfile.mkdtemp()
>>> model.save(sc, path)
>>> sameModel = NaiveBayesModel.load(sc, path)
>>> sameModel.predict(SparseVector(2, {0: 1.0})) == model.predict(SparseVector(2, {0: 1.0}))
True
>>> from shutil import rmtree
>>> try:
...     rmtree(path)
... except OSError:
...     pass

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注：本文由純淨天空篩選整理自spark.apache.org大神的英文原創作品 pyspark.mllib.classification.NaiveBayesModel。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。