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。

　　分类简单来说，就是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。 而聚类的理解更简单，就是你压根不知道数据会分为几类，通过聚类分析将数据或者说用户聚合成几个群体，那就是聚类了。聚类不需要对数据进行训练和学习。

 

　　简述什么是监督学习与无监督学习。

　　有监督学习：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预测和分类的目的，也就具有了对未知数据进行预测和分类的能力。就如有标准答案的练习题，然后再去考试，相比没有答案的练习题然后去考试准确率更高。又如我们小的时候不知道牛和鸟是否属于一类，但当我们随着长大各种知识不断输入，我们脑中的模型越来越准确，判断动物也越来越准确。

　　无监督学习：我们事先没有任何训练样本，而需要直接对数据进行建模。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。无监督学习主要算法是聚类，聚类目的在于把相似的东西聚在一起，主要通过计算样本间和群体间距离得到，主要算法包括Kmeans、层次聚类、EM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	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
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\t多项式型\n\t\t\t%.3f\t%.3f\t%.3f"%(g_scores.mean(),b_scores.mean(),m_scores.mean()))