 שרייב אַ קלאַסאַפאַקיישאַן מאָדעל צו באַשליסן אויב די פּרעדיקטעד רעזולטאַט פון אַ געגעבן סיקוואַנס פון דידזשאַץ איז אפילו אָדער מאָדנע.
דאָ איז אַ ביישפּיל קאָד פון אַ קלאַסאַפאַקיישאַן מאָדעל וואָס קענען ווערן גענוצט צו באַשליסן אויב די פּרעדיקטעד רעזולטאַט פון אַ געגעבן סיקוואַנס פון דידזשאַץ איז אפילו אָדער מאָדנע. דער מאָדעל איז געשריבן אין פּיטהאָן און ניצט די NumPy און scikit-לערן לייברעריז: ``` פּיטהאָן אַרייַנפיר נאַמפּי ווי np פֿון sklearn.naive_bayes אַרייַנפיר GaussianNB # דעפינירן אַ פֿונקציע צו קאָנווערט אַ רשימה פון דידזשאַץ צו אַ 2 ד מענגע ווו יעדער רודערן איז אַ ציפֿער def digits_to_array (דידזשאַץ): רעזולטאַט = [] פֿאַר ציפֿער אין דידזשאַץ: רודערן = [0] * 10 רודערן[ציפֿער] = 1 רעזולטאַט.אַפּענד (רודערן) צוריקקומען np.array (רעזולטאַט) # דעפינירן אַ פֿונקציע צו באַן די מאָדעל דעפ train_model(X, y): classifier = GaussianNB() classifier.fit(X, y) return classifier # דעפינירן אַ פֿונקציע צו פאָרויסזאָגן די רעזולטאַט דעף predict_output(classifier, דידזשאַץ): X = digits_to_array(digits) y_pred = classifier.predict( X) צוריקקומען y_pred # דעפינירן די טריינינג דאַטן X_train = digits_to_array([2, 4, 6, 8]) y_train = np.array([0, 0, 0, 0]) # 0 פֿאַר אפילו און 1 פֿאַר מאָדנע # באַן די מאָדעל קלאַססיפיער = train_model(X_train, y_train) # טעסט די מאָדעל דידזשאַץ = [1, 3, 5, 7] רעזולטאַט = predict_output(classifier, דידזשאַץ) דרוקן (רעזולטאַט) # דערוואַרט רעזולטאַט: [1 1 1 1] ``` באַמערקונג אַז דער מאָדעל ניצט אַ Naive Bayes קלאַססיפיער טריינד אויף אַ קליין דאַטאַסעט. אין פיר, איר וואָלט דאַרפֿן צו באַן די מאָדעל אויף אַ גרעסערע און מער וועריד דאַטאַבייס צו ענשור אַז עס דזשענעראַלייזיז געזונט צו פאַרשידענע ינפּוץ. איר קען אויך עקספּערימענט מיט פאַרשידענע קלאַסאַפאַקיישאַן אַלגערידאַמז צו זען אויב זיי פֿאַרבעסערן די אַקיעראַסי פון די מאָדעל.