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# System prepended metadata

title: Iris Recognition by Naive Bayes Classifiers

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# Iris Recognition by Naive Bayes Classifiers

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**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)

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# **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

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#  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)

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# 結果
![](https://i.imgur.com/fGObTso.png)

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# code

![](https://i.imgur.com/Innlch6.png)

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# 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。



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410721236 資工三 鍾承恩