樸素貝葉斯—印第安人

樸素貝葉斯演算法實現印第安人資料集分類
Step1：導包—pandas/sklearn/numpy
read_csv- 讀取csv檔案
train_test_split 把樣本資料劃分為測試集和訓練集

Cross_val_score 通過交叉驗證評估分數
klearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None, cv=None, n_jobs=1, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch=‘2*n_jobs’

Step2：資料特徵選擇及劃分
Train_test_split需要資料和標籤，所以在匯入資料的過程中要拿出標籤。

Step3：關於樸素貝葉斯的使用

簡而言之，分析一下資料分佈，離散的話就用二項分佈或者伯努利，連續就用高斯分佈。

Step4：模型配置及訓練……

Step5：模型儲存

下載後方便下次使用