# 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

要对比分析朴素贝叶斯、随机森林和KNN的矩阵图，您可以使用Matplotlib库来绘制混淆矩阵。混淆矩阵可以展示分类器在不同类别上的预测结果。

下面是一个示例代码，展示如何构建朴素贝叶斯分类器，并绘制其混淆矩阵图：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

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

# 计算并绘制混淆矩阵图
cm_nb = confusion_matrix(y_test, y_pred_nb)
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(cm_nb, annot=True, cmap="Blues", fmt=".0f")
plt.title("Naive Bayes Confusion Matrix")
plt.xlabel("Predicted Labels")
plt.ylabel("True Labels")
plt.show()

您也可以类似地构建随机森林和KNN分类器，并绘制它们各自的混淆矩阵图。只需将以上代码中的GaussianNB()替换为RandomForestClassifier()或KNeighborsClassifier()即可。

这样，您就可以通过观察每个分类器的混淆矩阵图来对比它们在MNIST数据集上的分类效果了。

请注意，为了绘制混淆矩阵图，我们使用了Matplotlib和Seaborn库。您可以根据需要调整图形的大小、颜色映射等参数。

希望这个示例能够帮助您完成朴素贝叶斯分类器、随机森林分类器和KNN分类器的对比分析，并绘制它们的混淆矩阵图。

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问