Python 我如何知道什么是优先'；s I'；我给sci套件学习？（朴素贝叶斯分类器。）

在sci kit learn的朴素贝叶斯分类器中，您可以指定先验概率，分类器将在其计算中使用提供的概率。但我不知道先验概率应该如何排序

from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
data = [[0], [1]]
classes = ['light bulb', 'door mat']
classes.shuffle()  # This simulates getting classes from a complex source.
classifier = BernoulliNB(class_prior=[0, 1])  # Here we provide prior probabilities.
classifier.fit(data, classes)

在上面的代码中，我如何知道哪个类被假定为100%优先级？在指定先验概率之前，我需要考虑数据中类的顺序吗？

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我还想知道这篇文章是在哪里记录的。

似乎没有记录。合适时，目标由

LabelBinarizer

预处理，因此您可以使用

from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
labelbin = LabelBinarizer()
labelbin.fit_transform(classes)

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然后，

labelbin.classes\uuuu

包含目标数据的结果类（

classes

），顺序对应于一个优先级。

排序后的顺序是

classes

的顺序，因此p（

light bulb

）将使用

[.6.4]

指定为.4，因为

“门垫”

深入嵌套在代码库中，会发生以下情况：为调用

fit（）

提供的类将转换为一个集合，进行排序，然后按该顺序存储在分类器对象中（字母或数字顺序）。为

\uuuu init\uuuu（）

提供的优先级与类的顺序完全一致

很明显，这是没有记录的

进一步阅读：

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没有针对朴素贝叶斯的文档，但这是整个scikit的惯例。请了解每类参数的工作方式如下。一个补丁是受欢迎的。所以我必须做一些额外的工作，以获得正确的类_之前的秩序。如果上等生能接受一本字典就好了。也许我会像拉斯曼斯提到的那样研究一个补丁。这和阿尔科的答案有冲突吗？或者LabelBinarizer是否按照您描述的方式对类进行排序？@Buttons840:这正是alko的答案所产生的顺序。