GaussianNB cho feature số
Làm quen với một classifier thư viện khác logistic và đọc posterior probability.
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: classification labels, probability matrix, fit/predict.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
Làm quen với một classifier thư viện khác logistic và đọc posterior probability.
Mô tả bài toán
Đây là bài số 365 trong tầng Phân loại và học không giám sát. Bài dùng thư viện sklearn.naive_bayes.GaussianNB trên dữ liệu nhỏ, cố định và chạy CPU; mục tiêu là hiểu workflow chứ không bắt học viên tự viết lại thư viện.
Yêu cầu
Fit GaussianNB trên X/y và trả classes, predictions, probabilities cho new_X.
def gaussian_nb_predict(X, y, new_X):Input
X/y classification feature số và query new_X.
Output
Dictionary classes, predictions và probability matrix.
Ràng buộc
Probability theo thứ tự classes và mỗi hàng cộng 1.
Ví dụ
Giải thích
Hai cụm số âm/dương được GaussianNB tách thành hai lớp.
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.