Bayes分类器应用于IRIS数据集的例子

资 源 简 介

Bayes分类器应用于IRIS数据集的例子

详 情 说 明

这里我们来谈谈Bayes分类器在IRIS数据集上的应用。Bayes分类器是一种基于概率模型的分类器，它的运作方式是通过计算一个给定样本属于某一类别的后验概率，来确定该样本的类别。在IRIS数据集中，Bayes分类器可用于对鸢尾花进行分类，该数据集包含三类鸢尾花和四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。Bayes分类器可通过对样本的特征进行学习，来预测新的鸢尾花属于哪一类别。在这个例子中，我们将会看到Bayes分类器如何应用于IRIS数据集，并通过增加数据集中的样本数量来进一步提高分类器的准确性。