# 使用mnist_reader解析并载入数据 import mnist_reader # 从当前目录下读取MINST训练/测试数据.(程序会自动寻找train-images-idx3-ubyte.gz等文件) X_train, y_train = mnist_reader.load_mnist(".") X_test, y_test = mnist_reader.load_mnist(".", kind="t10k") X_train.shape 构建一个基于朴素贝叶斯的分类器，对比分...-Go服务器开发

要构建基于朴素贝叶斯的分类器并对比分析随机森林、KNN和朴素贝叶斯的各个矩阵图，您可以使用sklearn库中的相关模块。下面是一个示例代码：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt

# 构建朴素贝叶斯分类器并训练模型
naive_bayes = GaussianNB()
naive_bayes.fit(X_train, y_train)
y_pred_nb = naive_bayes.predict(X_test)

# 构建随机森林分类器并训练模型
random_forest = RandomForestClassifier()
random_forest.fit(X_train, y_train)
y_pred_rf = random_forest.predict(X_test)

# 构建KNN分类器并训练模型
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)
y_pred_knn = knn.predict(X_test)

# 计算混淆矩阵和准确率（Accuracy）
cm_nb = confusion_matrix(y_test, y_pred_nb)
accuracy_nb = accuracy_score(y_test, y_pred_nb)

cm_rf = confusion_matrix(y_test, y_pred_rf)
accuracy_rf = accuracy_score(y_test, y_pred_rf)

cm_knn = confusion_matrix(y_test, y_pred_knn)
accuracy_knn = accuracy_score(y_test, y_pred_knn)

# 打印准确率信息
print("Naive Bayes Accuracy:", accuracy_nb)
print("Random Forest Accuracy:", accuracy_rf)
print("KNN Accuracy:", accuracy_knn)

# 绘制混淆矩阵图
plt.figure(figsize=(15, 5))

plt.subplot(131)
plt.imshow(cm_nb, cmap="Blues")
plt.title("Naive Bayes Confusion Matrix")
plt.colorbar()
plt.xlabel("Predicted Labels")
plt.ylabel("True Labels")

plt.subplot(132)
plt.imshow(cm_rf, cmap="Blues")
plt.title("Random Forest Confusion Matrix")
plt.colorbar()
plt.xlabel("Predicted Labels")
plt.ylabel("True Labels")

plt.subplot(133)
plt.imshow(cm_knn, cmap="Blues")
plt.title("KNN Confusion Matrix")
plt.colorbar()
plt.xlabel("Predicted Labels")
plt.ylabel("True Labels")

plt.tight_layout()
plt.show()

这段代码会构建朴素贝叶斯分类器、随机森林分类器和KNN分类器，并计算它们在测试集上的准确率（Accuracy）。然后，使用Matplotlib库绘制每个分类器的混淆矩阵图。

通过运行这段代码，您可以对比分析朴素贝叶斯、随机森林和KNN的分类效果，并观察它们各自的混淆矩阵图。

希望这能帮助到您！

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问