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11.分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法

时间:2020-05-08 18:12:01      阅读:58      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:一个   类型   关于   实例   高斯   nbsp   core   idt   利用   

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。

 答:(1)联系:分类与聚类都是对对象的一种划分,两者都用到了NN算法。

       区别:分类是为了确定一个点的类别,类别是已知的,常用算法是KNN算法。

             聚类是为了将一系列点分成若干类,最初是没有类别的,它的类别是在聚类过程中自动生成的,常用算法是K-Means算法。

 

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

 

答:手动演算过程

 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。

11.分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法

标签:一个   类型   关于   实例   高斯   nbsp   core   idt   利用   

原文地址:https://www.cnblogs.com/momo-er/p/12851798.html

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