Pythonデータ分析模擬試験第5回問35・4章4節 scikit-learn（分類）

ナイーブベイズ

次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
m = GaussianNB().fit([[0], [1], [9], [10]], [0, 0, 1, 1])
print(m.predict([[2], [8]]).tolist())

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正解：B

ガウシアンナイーブベイズは、特徴量が独立で、クラスごとに正規分布に従うと仮定して分類する。学習が速く、少ないデータでも動く。

順	実行する行	実行後の変数
1	`from sklearn.naive_bayes import GaussianNB`	—
2	`m = GaussianNB().fit([[0], [1], [9], [10]], […`	—
3	`print(m.predict([[2], [8]]).tolist())`	—
結果	実際の出力	[0, 1]

学習のポイント：独立の仮定が成り立たないと、確率の値は不正確になる。

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