11.分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了11.分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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。

  分类:根据一些给定的已知类别标号的样本,训练某种学习机器(即得到某种目标函数),使它能够对未知类别的样本进行分类。

  聚类:聚类的时候,我们并不关心某一类是什么,我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起。

  监督学习:通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型,再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出,对输出进行简单的判断从而实现分类的目的。

  无监督学习:与监督学习不同,不准备任何训练样本,直接对数据进行建模。

 

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

>80

1

7-14

心梗

2

70-80

2

<7

心梗

3

70-81

1

<7

不稳定性心绞痛

4

<70

1

>14

心梗

5

70-80

2

7-14

心梗

6

>80

2

7-14

心梗

7

70-80

1

7-14

心梗

8

70-80

2

7-14

心梗

9

70-80

1

<7

心梗

10

<70

1

7-14

心梗

11

>80

3

<7

心梗

12

70-80

1

7-14

心梗

13

>80

3

7-14

不稳定性心绞痛

14

70-80

3

>14

不稳定性心绞痛

15

<70

3

<7

心梗

16

70-80

1

>14

心梗

17

<70

1

7-14

心梗

18

70-80

1

>14

心梗

19

70-80

2

7-14

心梗

20

<70

3

<7

不稳定性心绞痛

 技术图片

 

 

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

代码:

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
from sklearn.model_selection import cross_val_score

iris = load_iris()

#高斯分布型
gnb = GaussianNB()
#多项式型
mnb = MultinomialNB()
#伯努利型
bnb = BernoulliNB()

# 交叉验证
#高斯分布型
scores_gnb = cross_val_score(gnb, iris.data, iris.target, cv = 20)
#多项式型
scores_mnb = cross_val_score(mnb, iris.data, iris.target, cv = 20)
#伯努利型
scores_bnb = cross_val_score(bnb, iris.data, iris.target, cv = 20)

print("高斯分布型:",scores_gnb.mean())
print("多项式型:",scores_mnb.mean())
print("伯努利型:",scores_bnb.mean())

技术图片

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