机器学习九
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。
- 聚类分析是研究如何在没有训练的条件下把样本划分为若干类。
- 在分类中,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。
简述什么是监督学习与无监督学习。
- 监督学习:根据已有的数据集,知道输入和输出结果之间的关系。根据这种已知的关系,训练得到一个最优的模型。
- 无监督学习:我们不知道数据集中数据、特征之间的关系,而是要根据聚类或一定的模型得到数据之间的关系。
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.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB from sklearn.model_selection import cross_val_score iris = load_iris() # 高斯分布型 gnb = GaussianNB() gnb_scores = cross_val_score(gnb,iris.data,iris.target,cv=10) print('高斯分布型精确度:%.3f'%gnb_scores.mean()) # 多项式型 mlt = MultinomialNB() mlt_scores = cross_val_score(mlt,iris.data,iris.target,cv=10) print('多项式型精确度:%.3f'%mlt_scores.mean()) # 伯努利型 bnl = BernoulliNB() bnl_scores = cross_val_score(bnl,iris.data,iris.target,cv=10) print('多项式型精确度:%.3f'%bnl_scores.mean())
运行结果: