分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法

11.分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法
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。

答:分类指监督学习,就是按照某种标准给对象贴标签,再根据标签来区分归类。聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。指无监督学习。

区别是,分类是事先定义好类别 ,聚类则没有事先预定的类别。

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

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。

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