class sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha=1.0, fit_prior=True, class_prior=None)のメモ

ナイーブベイズ
離散な特徴を学習させる(intが必須)

alpha:float, optional -> スムージングparameter(defaultは1.0)
fit_prior:boolean -> class prior probabilitiesを使うかどうか
class_prior:array-like, size=[n_classes] -> Prior probabilities of the classes

example

import numpy as np
# 0~5の間の乱数、サイズは6*100のarray([[1番目の100こ],…,[6番目の100こ]])
X = np.random.randint(5, size=(6, 100)) # 教師データ
Y = np.array([1,2,3,4,5,6]) # クラス -> X[0]はクラス1, X[2]がクラス3のような
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# ナイーブベイズクラス
clf = MultinomialNB()
#学習
clf.fit(X, Y) # MultinomialNB(alpha=1.0, class_prior=None, fit_prior=True) が返ってくる
print(clf.predict(X[2])) # -> 3が帰ってきたらOK

メソッドメモ

fit(X,Y)
学習器の生成
X -> 教師データ,sparseな配列。sample数 * 特徴数となる
Y -> クラス, X[0],X[2]がクラス1, x[1]がクラス2に分類されるみたいな

get_params()
パラメーター取得({'alpha': 1.0, 'class_prior': None, 'fit_prior': True}みたいな)

predict(X)
分類を実行
X -> 横幅が特徴数のarray
返り値 -> どのclassに分類されるか

predict_log_proba(X)
各々の分類確率(log)
返り値 横幅がクラス数で要素がlog(確率)のarray

predict_proba(X)
上記のlogなしver

score(X,y)
精度の平均
fitと同じ