11.分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法

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。

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。

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。

简述什么是监督学习与无监督学习。

从给定的训练数据集中学习出一个函数（模型参数），当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求包括输入输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。

输入数据没有被标记，也没有确定的结果。样本数据类别未知，需要根据样本间的相似性对样本集进行分类（聚类，clustering）试图使类内差距最小化，类间差距最大化。通俗点将就是实际应用中，不少情况下无法预先知道样本的标签，也就是说没有训练样本对应的类别，因而只能从原先没有样本标签的样本集开始学习分类器设计。

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：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

iris=load_iris()
gnb=GaussianNB()
bnb=BernoulliNB()
mnb=MultinomialNB()

gscores=cross_val_score(gnb,iris.data,iris.target,cv=10)
bscores=cross_val_score(bnb,iris.data,iris.target,cv=10)
mscores=cross_val_score(mnb,iris.data,iris.target,cv=10)
print("高斯分布型\t伯努利型\t多项式型\n\t\t\t%.3f\t%.3f\t%.3f"%(gscores.mean(),bscores.mean(),mscores.mean()))

11.分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法

原文：https://www.cnblogs.com/CMean/p/12885135.html