Class要求我为朴素贝叶斯模型python提供自我

Question

我尝试使用以下代码，但是当我尝试对我的X_train和y_train使用fit函数时我收到以下错误fit() missing 1 required positional argument: 'self'我对班级了解不多，但我知道它不应该问我自己。我发现了一些有关实例化的内容，但无法弄清楚。

class BernoulliNB(object):
    def __init__(self, alpha=1.0):
        self.alpha = alpha

    def fit(self, X, y):
        count_sample = X.shape[0]
        # group by class
        separated = [[x for x, t in zip(X, y) if t == c] for c in np.unique(y)]
        # class prior
        self.class_log_prior_ = [np.log(len(i) / count_sample) for i in separated]
        # count of each word
        count = np.array([np.array(i).sum(axis=0) for i in separated]) + self.alpha

        smoothing = 2 * self.alpha
        # number of documents in each class + smoothing
        n_doc = np.array([len(i) + smoothing for i in separated])
        print(n_doc)

    def predict(self, X):
        return np.argmax(self.predict_log_proba(X), axis=1)

Answer 1

您正在呼叫BernoulliNB.fit(...)，而不是

b = BernoulliNB()
b.fit(...)

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在我的代码中，b是BernoulliNB的实例，因此将自身作为自身传递。

您也可以使用

b = BernoulliNB()
BernoulliNB.fit(b,...)