Naive Bayes

Permet de faire de la classification en supposant les features ayant des effets indépendants les uns des autres.

Si les features sont de type comptages (ou même fractions), on peut utiliser le naives Bayes multinomiale :

• model = naive_bayes.MultinomialNB()
  model.fit(X, y)
  pred = model.predict(Xtest)
      

• model.predict(Xtest) : prédit la classe à partir de nouvelles données.
• model.predict_proba(Xtest) : renvoie une array 2d nbr de samples x nbr de classes avec la proba de chaque classe.
• model.score(Xtest, ytest) : donne l'accuracy moyenne de la prédiction.