11.分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法

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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。

对于分类来说，在对数据集分类时，我们是知道这个数据集是有多少种类的；而对于聚类来说，在对数据集操作时，我们是不知道该数据集包含多少类，我们要做的，是将数据集中相似的数据归纳在一起。他们都是对数据集的归纳。

简述什么是监督学习与无监督学习。

有监督学习即人工给定一组数据，每个数据的属性值也给出，对于数据集中的每个样本，我们想要算法预 测并给出正确答案：回归问题，分类问题。

无监督学习中，数据是没有标签的或者是有一样的标签的。我们不知道数据的含义和作用，只知道是有一个数据集的。数据集可以判断是有两个数据集，自己进行分类，这就是聚类学习。

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。

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 

print(‘伯努利模型的准确率：%.2F‘ % Bnb_score.mean())

 

 

11.分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法

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