实验三：朴素贝叶斯算法实验

| 20大数据三班 |
| 学号 201613334 |

 

【实验目的】

理解朴素贝叶斯算法原理，掌握朴素贝叶斯算法框架。

【实验内容】

针对下表中的数据，编写python程序实现朴素贝叶斯算法（不使用sklearn包），对输入数据进行预测；
熟悉sklearn库中的朴素贝叶斯算法，使用sklearn包编写朴素贝叶斯算法程序，对输入数据进行预测；

【实验报告要求】

对照实验内容，撰写实验过程、算法及测试结果；
代码规范化：命名规则、注释；
查阅文献，讨论朴素贝叶斯算法的应用场景。

 

色泽	根蒂	敲声	纹理	脐部	触感	好瓜
青绿	蜷缩	浊响	清晰	凹陷	碍滑	是
乌黑	蜷缩	沉闷	清晰	凹陷	碍滑	是
乌黑	蜷缩	浊响	清晰	凹陷	碍滑	是
青绿	蜷缩	沉闷	清晰	凹陷	碍滑	是
浅白	蜷缩	浊响	清晰	凹陷	碍滑	是
青绿	稍蜷	浊响	清晰	稍凹	软粘	是
乌黑	稍蜷	浊响	稍糊	稍凹	软粘	是
乌黑	稍蜷	浊响	清晰	稍凹	硬滑	是
乌黑	稍蜷	沉闷	稍糊	稍凹	硬滑	否
青绿	硬挺	清脆	清晰	平坦	软粘	否
浅白	硬挺	清脆	模糊	平坦	硬滑	否
浅白	蜷缩	浊响	模糊	平坦	软粘	否
青绿	稍蜷	浊响	稍糊	凹陷	硬滑	否
浅白	稍蜷	沉闷	稍糊	凹陷	硬滑	否
乌黑	稍蜷	浊响	清晰	稍凹	软粘	否
浅白	蜷缩	浊响	模糊	平坦	硬滑	否
青绿	蜷缩	沉闷	稍糊	稍凹	硬滑	否

 

一、编写python程序实现朴素贝叶斯算法（不使用sklearn包），对输入数据进行预测；

1 导入包

2 导入数据

3  分割数据

4 贝叶斯函数

5 条件概率

6 预测函数

7  输入待数据预测

8 预测结果

 

 

二、熟悉sklearn库中的朴素贝叶斯算法，使用sklearn包编写朴素贝叶斯算法程序，对输入数据进行预测；

1 导入包

2 使用sklearn包编写朴素贝叶斯算法程序，对输入数据进行预测

预测结果为1，好瓜

 

三、查阅文献，讨论朴素贝叶斯算法的应用场景。

现实生活中朴素贝叶斯算法应用广泛，如文本分类，垃圾邮件的分类，信用评估，钓鱼网站检测等等。