机器学习之分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法

理解分类与监督学习、聚类与无监督学习

（1）简述分类与聚类的联系与区别。

　　分类任务就是通过学习得到一个目标函数f，把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y中。分类是根据一些给定的已知类别标号的样本，训练某种学习机器（即得到某种目标函数），使它能够对未知类别的样本进行分类。这属于supervised learning（监督学习）。通过学习来得到样本属性与类标号之间的关系。 
用自己的话来说，就是我们根据已知的一些样本（包括属性与类标号）来得到分类模型（即得到样本属性与类标号之间的函数），然后通过此目标函数来对只包含属性的样本数据进行分类。

　　而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号，希望通过某种算法来把一组未知类别的样本划分成若干类别，聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，这在机器学习中被称作 unsupervised learning （无监督学习）。通常，人们根据样本间的某种距离或者相似性来定义聚类，即把相似的（或距离近的）样本聚为同一类，而把不相似的（或距离远的）样本归在其他类。聚类的目标：组内的对象相互之间时相似的（相关的），而不同组中的对象是不同的（不相关的）。组内的相似性越大，组间差别越大，聚类就越好。

　　分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，这时候可以考虑使用聚类算法。

（2）简述什么是监督学习与无监督学习。

　　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。

　　无监督学习：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。

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

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。

 

"""
    @author Rakers
    @time   2020.05.11
"""

from sklearn.model_selection import cross_val_score #交叉验证
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB  # 高斯分布型
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # 多项式型
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB # 伯努利型
from sklearn.datasets import load_iris  #iris数据集
iris = load_iris()

# 高斯分布型
gnb1 =GaussianNB()  # 构造建立模型
gnb1.fit(iris.data ,iris.target)  # 模型训练，拟合
scores =cross_val_score(gnb1 ,iris.data ,iris.target ,cv=10)
print("高斯分布型交叉验证评分:%.3f " %scores.mean())

# 多项式型
mnb = MultinomialNB()
mnb.fit(iris.data, iris.target)  # g构造模型
scores =cross_val_score(mnb ,iris.data ,iris.target ,cv=10)
print("多项式型交叉验证评分:%.3f " %scores.mean())

# 伯努利型
bnb = BernoulliNB()
bnb.fit(iris.data, iris.target)  # g构造模型
scores =cross_val_score(bnb ,iris.data ,iris.target ,cv=10)
print("伯努利型交叉验证评分:%.3f " %scores.mean())

运行截图