实验三：朴素贝叶斯算法

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【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、朴素贝叶斯算法（不使用sklearn包），对输入数据进行预测

1导包并读取数据

 

 2、数据处理

 

 3、实验预测

 

 

 

 

 4、结果

 

 

 二、朴素贝叶斯算法（使用sklearn包），对输入数据进行预测

1、导入包

 

 2、文字数据化

 

 数据预测

 

 

【实验总结】朴素贝叶斯算法逻辑简单,易于实现分类过程中时空开销小因此适用于文本分类、垃圾文本过滤、情感判别、多分类实时预测、推荐系统