标签：实现 编程 int pandas val port 朴素 dex 结果
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。
2.朴素贝叶斯分类算法 实例
利用关于心脏情患者的临床数据集，建立朴素贝叶斯分类模型。
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？
上传演算过程。
3.编程实现朴素贝叶斯分类算法
利用训练数据集，建立分类模型。
输入待分类项，输出分类结果。
可以心脏情患者的临床数据为例，但要对数据预处理。
我写的代码：
import pandas as pd def get(data,dic,result_doc): r1,r2,r3 = result_doc#第一个值为疾病 2心梗 3心绞痛 df1 = data.groupby([r1]).size().reset_index() geng = 0 jiao = 0 for i,j in df1.values: if(i == r2): geng = j else: jiao = j temp1 =1 temp2 = 1 for i,j in dic.items(): #a = data.ix[:,[i,‘疾病‘]] df=data.groupby([i,r1]).size().reset_index() for a,b,c in df.values: if(a==j and b==r2): temp1 = temp1*c/geng for i,j in dic.items(): #a = data.ix[:,[i,‘疾病‘]] df=data.groupby([i,r1]).size().reset_index() for a,b,c in df.values: if(a==j and b==r3): temp2 = temp2*c/jiao if geng/len(data)*(temp1/temp2) > jiao/len(data)*(temp1/temp2): return ‘心梗‘ else: return ‘心绞‘ if __name__ == ‘__main__‘: data = pd.read_excel("d:/my_excel.xlsx") dic = {‘性别‘: ‘男‘, ‘年龄‘: ‘<70‘, ‘KILLP‘: ‘1‘, ‘饮酒‘: ‘是‘, ‘吸烟‘: ‘是‘, ‘住院天数‘: ‘<7‘} print(get(data,dic,[‘疾病‘,‘心梗‘,‘不稳定性心绞痛‘]))
调库
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() gnb = GaussianNB() #模型 gnb.fit(iris.data,iris.target) #训练 gnb.predict([[4.8, 3.5 , 4.2, 1.2]) #预测
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原文地址：https://www.cnblogs.com/smallgrass/p/9982242.html
