Python と R の違い (ナイーブベイズ分類器)

本ページでは、R と Python それぞれで機械学習の一手法である、ガウシアンナイーブベイズ分類器 (Gaussian Naive Bayes) を利用した判別分析の方法を紹介します。

本例では、あくまで両環境でのコードや分析結果の表示についての比較の目的で行ったため、分析手法の説明や学習や検証における詳細なパラメータ設定は行っていないことをあらかじめご了承ください。

e1071 パッケージを用いて実行できます。

ソースコード

library(e1071)

data(iris)

trainset <- iris[1:149,]

testset <- iris[150,][-5]

nb.model <- naiveBayes(Species ~ ., data = trainset)

predict(nb.model, testset)

出力結果

scikit-learn の sklearn.naive_bayes.GaussianNB クラスを用いて実行できます。

ソースコード

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

iris = load_iris()

X, y = iris.data[:-1], iris.target[:-1]

nb = GaussianNB()

nb.fit(X, y)

print(nb.predict([iris.data[-1]]))

出力結果

“2” と出力されているのは “Virginica” なので、正しく推定できたことがわかります。