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。
-分类是指按照定好的类别对样本进行划分，聚类是指将相对靠近的样本进行统一划。分分类与聚类本质上都是将杂乱复杂的样本清楚、有目的性地整理在一起。
简述什么是监督学习与无监督学习。
-监督学习就是我先告诉程序，这种样本怎么怎么分类，无监督学习，就是给它一堆样本的特征数据，根据特征自行分类
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。
|
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 |
说明这个实例最可能患上心梗病
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.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
gnb = GaussianNB()
mnb = MultinomialNB()
bnb = BernoulliNB()
scores1=cross_val_score(gnb, iris.data, iris.target, cv=10)
scores2=cross_val_score(mnb, iris.data, iris.target, cv=10)
scores3=cross_val_score(bnb, iris.data, iris.target, cv=10)
print("GNB:%.3f"%scores1.mean())
print("MNB:%.3f"%scores2.mean())
print("BNB:%.3f"%scores3.mean())
