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11.分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法

时间:2020-05-07 22:34:35      阅读:68      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:计算机   target   作品   bsp   margin   类别   from   稳定性   int   

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。

分类就是按照数据的属性给对象贴上标签,再根据标签来分类,属于无监督学习,聚类就是指事先定义好类别,然后通过某种度量(比如距离)将他们分类。

 

简述什么是监督学习与无监督学习。

监督学习

利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。正如人们通过已知病例学习诊断技术那样,计算机要通过学习才能具有识别各种事物和现象的能力。用来进行学习的材料就是与被识别对象属于同类的有限数量样本

监督学习

则是另一种研究的比较多的学习方法,它与监督学习的不同之处,在于我们事先没有任何训练样本,而需要直接对数据进行建模。这听起来似乎有点不可思议,但是在我们自身认识世界的过程中很多处都用到了无监督学习。比如我们去参观一个画展,我们完全对艺术一无所知,但是欣赏完多幅作品之后,我们也能把它们分成不同的派别。

 

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。

 

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

iris=load_iris()#数据集
gnb=GaussianNB()#高斯分布型
bnb=BernoulliNB()#伯努利型
mnb=MultinomialNB()#多项式型
#对各模型进行交叉验证
g_scores=cross_val_score(gnb,iris.data,iris.target,cv=10)
b_scores=cross_val_score(bnb,iris.data,iris.target,cv=10)
m_scores=cross_val_score(mnb,iris.data,iris.target,cv=10)
print("Accuracy:高斯分布型\t伯努利型  多项式型\n\t\t\t%.3f\t%.3f\t  %.3f"%(g_scores.mean(),b_scores.mean(),m_scores.mean()))

 

技术图片

 

11.分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法

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原文地址:https://www.cnblogs.com/SZZZ/p/12846188.html

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