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：
简述分类与聚类的联系与区别：
聚类：在没有训练的条件下把样本划分为若干类。
分类：已知存在哪些类，即对于目标数据库中存在哪些类是知道的，要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来。
区别：两者区别就是条件中有没有已知类别。

简述什么是监督学习与无监督学习：

监督学习：从大量的先前知识中来判断是什么类型。

无监督学习：把已有的数据进行分类，然后判断是什么类型。

 

 

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.model_selection import cross_val_score
iris=load_iris()
 
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
clf = GaussianNB()
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)
y_pred=clf.predict(iris.data)
print("高斯朴素贝叶斯，样本总数： %d 错误样本数 : %d" % (iris.data.shape[0],(iris.target != y_pred).sum()))
scores=cross_val_score(clf,iris.data,iris.target,cv=10)
print("Accuracy:%.3f"%scores.mean())
 
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
clf = MultinomialNB()
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)
y_pred=clf.predict(iris.data)
print("多项分布朴素贝叶斯，样本总数： %d 错误样本数 : %d" % (iris.data.shape[0],(iris.target != y_pred).sum()))
scores=cross_val_score(clf,iris.data,iris.target,cv=10)
print("Accuracy:%.3f"%scores.mean())
 
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
clf = BernoulliNB()
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)
y_pred=clf.predict(iris.data)
print("伯努利朴素贝叶斯，样本总数： %d 错误样本数 : %d" % (iris.data.shape[0],(iris.target != y_pred).sum()))
scores=cross_val_score(clf,iris.data,iris.target,cv=10)
print("Accuracy:%.3f"%scores.mean())