11.分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法

Posted 2020-12-20 miaoxiaowen

1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。

简述分类与聚类的联系与区别。

简述什么是监督学习与无监督学习。

 

对于分类来说，在对数据集分类时，我们是知道这个数据集是有多少种类的；而对于聚类来说，在对数据集操作时，我们是不知道该数据集包含多少类，我们要做的，是将数据集中相似的数据归纳在一起。他们都是对数据集的归纳。

简述什么是监督学习与无监督学习。

有监督学习即人工给定一组数据，每个数据的属性值也给出，对于数据集中的每个样本，我们想要算法预 测并给出正确答案：回归问题，分类问题。

无监督学习中，数据是没有标签的或者是有一样的标签的。我们不知道数据的含义和作用，只知道是有一个数据集的。数据集可以判断是有两个数据集，自己进行分类，这就是聚类学习。

2.朴素贝叶斯分类算法 实例

利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。

有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数

目标分类变量疾病：

–心梗

–不稳定性心绞痛

新的实例：–(性别=‘男’，年龄<70, KILLP=‘I‘，饮酒=‘是’，吸烟≈‘是”，住院天数<7)

最可能是哪个疾病？

上传手工演算过程。

	性别	年龄	KILLP	饮酒	吸烟	住院天数	疾病
1	男	>80	1	是	是	7-14	心梗
2	女	70-80	2	否	是	<7	心梗
3	女	70-81	1	否	否	<7	不稳定性心绞痛
4	女	<70	1	否	是	>14	心梗
5	男	70-80	2	是	是	7-14	心梗
6	女	>80	2	否	否	7-14	心梗
7	男	70-80	1	否	否	7-14	心梗
8	女	70-80	2	否	否	7-14	心梗
9	女	70-80	1	否	否	<7	心梗
10	男	<70	1	否	否	7-14	心梗
11	女	>80	3	否	是	<7	心梗
12	女	70-80	1	否	是	7-14	心梗
13	女	>80	3	否	是	7-14	不稳定性心绞痛
14	男	70-80	3	是	是	>14	不稳定性心绞痛
15	女	<70	3	否	否	<7	心梗
16	男	70-80	1	否	否	>14	心梗
17	男	<70	1	是	是	7-14	心梗
18	女	70-80	1	否	否	>14	心梗
19	男	70-80	2	否	否	7-14	心梗
20	女	<70	3	否	否	<7	不稳定性心绞痛

 

3.使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类。

尝试使用3种不同类型的朴素贝叶斯：

• 高斯分布型
• 多项式型
• 伯努利型

并使用sklearn.model_selection.cross_val_score()，对各模型进行交叉验证。

from sklearn.datasets import load_iris 

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB, MultinomialNB, BernoulliNB 

from sklearn.model_selection import cross_val_score 

 

iris = load_iris()

 

data = iris[‘data‘]

target = iris[‘target‘]

# 高斯分布型

Gnb_model = GaussianNB()  # 构建高斯分布模型

Gnb_model.fit(data, target)  # 训练模型

Gnb_pre = Gnb_model.predict(data)  # 预测模型

print("高斯分布模型准确率为：%.2F" % (sum(Gnb_pre == target) / len(data)))

 

# 多项式型

Mnb_model = MultinomialNB()  # 构建多项式模型

Mnb_model.fit(data, target)

Mnb_pre = Mnb_model.predict(data)  

print("多项式模型准确率为：%.2F" % (sum(Mnb_pre == target) / len(data)))

 

# 伯努利型

Bnb_model = BernoulliNB()  # 构建伯努利模型

Bnb_model.fit(data, target)  

Bnb_pre = Bnb_model.predict(data)  

print("伯努利模型准确率为：%.2F" % (sum(Bnb_pre == target) / len(data)))

 

print("进行交叉验证：")

# 进行交叉验证

Gnb_score = cross_val_score(Gnb_model, data, target, cv=10)

print(‘高斯分布模型的精确率：%.2F‘ % Gnb_score.mean())

 

Mnb_score = cross_val_score(Mnb_model, data, target, cv=10)

print(‘多项式模型模型的精确率：%.2F‘ % Mnb_score.mean())

 

Bnb_score = cross_val_score(Bnb_model, data, target, cv=10)

print(‘伯努利模型的准确率：%.2F‘ % Bnb_score.mean())