# Iris Recognition by Naive Bayes Classifiers --- **單存貝氏分類器 Gaussian Naive Bayes** 基於貝葉斯定理與特徵條件獨立假設的分類方法 ![](https://i.imgur.com/7kdFnLP.png) --- # **題目說明** 以單純貝氏分類器去識別給定的鳶尾花訓練集 * train.csv & test.csv 資料欄位: 1. serial id 2. f1 to f4 3. label --- # 實作 **1. 引入模組** 高斯單純貝氏分類器 引入sklearn.naive_bayes裡的GaussianNB ![](https://i.imgur.com/2Sma1B8.png) **2. 讀取csv檔** 使用pandas讀取 ![](https://i.imgur.com/oBS0nhq.png) **3. 建立模型和分析** 模型建構: 先將模型設為GaussianNB 再對其訓練資料進行fit 分析: 使用predict進行資料測試 ![](https://i.imgur.com/ftQimMk.png) --- # 結果 ![](https://i.imgur.com/fGObTso.png) --- # code ![](https://i.imgur.com/Innlch6.png) --- # 心得 一開始讀過題目後,真的完全不知道如何下手;再仔細閱讀老師的上課資料後,才比較了解如何實作。實作中的內容,有許多我之前沒學過的東西;如何善用資源(網路查、問同學)是一件很重要的事情。但是再做出實品之後,發現了其實也不是一開始想像中的那麼困難,再搞清楚不同function的用法後,漸漸的實體產出,成就感也漸增。 --- 410721236 資工三 鍾承恩