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机器学习：基于朴素贝叶斯对花瓣花萼的宽度和长度分类预测

news 2026/2/8 11:59:01

机器学习：基于朴素贝叶斯对花瓣花萼的宽度和长度分类预测

作者：AOAIYI

作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：AOAIYI首页

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文章目录

机器学习：基于朴素贝叶斯对花瓣花萼的宽度和长度分类预测
一、实验目的
二、实验原理
- 1.分类问题描述
- 2.Bayes’ theorem(贝叶斯法则)
- 3.朴素贝叶斯分类算法
三、实验环境
四、实验内容
五、实验步骤
- 1.朴素贝叶斯
- 2.业务理解
- 3.读取数据
- 4.数据理解
- 5.数据准备
- 6.构建数据训练集和测试集
- 7.构建三类模型
总结

一、实验目的

1.理解朴素贝叶斯的原理

2.掌握scikit-learn贝叶斯的用法

3.认识可视化工具seaborn

二、实验原理

1.分类问题描述

贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法，对于分类问题，其实谁都不会陌生，日常生活中我们每天都进行着分类过程。例如，当你看到一个人，你的脑子下意识判断他是学生还是社会上的人；你可能经常会走在路上对身旁的朋友说“这个人一看就很有钱”之类的话，其实这就是一种分类操作，贝叶斯分类算法，那么分类的数学描述又是什么呢？
在这里插入图片描述
其中C叫做类别集合，其中每一个元素是一个类别，而I叫做项集合（特征集合），其中每一个元素是一个待分类项，f叫做分类器。分类算法的内容是要求给定特征，构造分类器f，让我们得出类别。

2.Bayes’ theorem(贝叶斯法则)

在概率论和统计学中，Bayes theorem（贝叶斯法则）根据事件的先验知识描述事件的概率。贝叶斯法则表达式如下所示：
在这里插入图片描述

P(A|B) – 在事件B下事件A发生的条件概率
P(B|A) – 在事件A下事件B发生的条件概率
P(A), P(B) – 独立事件A和独立事件B的边缘概率

朴素贝叶斯方法是一组监督学习算法，它基于贝叶斯定理应用每对特征之间的“天真”独立假设。给定类变量y和从属特征矢量X1通过Xn，贝叶斯定理状态下列关系式：
在这里插入图片描述

使用天真的独立假设

在这里插入图片描述

对所有人来说i，这种关系简化为

在这里插入图片描述

由于

在这里插入图片描述

输入是常数，我们可以使用以下分类规则：

在这里插入图片描述

我们可以使用最大后验（MAP）估计来估计的

在这里插入图片描述和

前者是y 训练集中类的相对频率。不同的朴素贝叶斯分类器主要区别于他们对分布的假设

在这里插入图片描述

3.朴素贝叶斯分类算法

在scikit-learn中，提供了3种朴素贝叶斯分类算法：GaussianNB(高斯朴素贝叶斯)、MultinomialNB(多项式朴素贝叶斯)、BernoulliNB(伯努利朴素贝叶斯)

可以参考文档：

http://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.naive_bayes.GaussianNB.html

三、实验环境

利用scikit-learn提供的三种朴素贝叶斯算法，构建分类器，根据花瓣花萼的宽度和长度判断他们属于哪一类

四、实验内容

Python 3.9

Jupyter notebook

五、实验步骤

1.朴素贝叶斯

贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法

2.业务理解

先有一张表格，描述了花瓣的特征和种类，利用scikit-learn提供的三种朴素贝叶斯算法，构建分类器，根据花瓣花萼的宽度和长度预测他们属于哪一个品种
在这里插入图片描述

3.读取数据

在这里插入图片描述

1.编写代码，读取数据

#导入pandas库和numpy库  
import pandas as pd  
import numpy as np  
iris = pd.read_csv(r'D:\CSDN\数据分析\naivebayes\iris.csv')  
iris.head()

在这里插入图片描述

4.数据理解

1.查看数据结构

iris.shape

在这里插入图片描述

说明：该数据总共有150行，5列

2.查看数据列名称

iris.columns

在这里插入图片描述

5.数据准备

1.删除“种类”这列数据得到特征数据如下：

X_iris = iris.drop(['species'],axis=1)  
X_iris.head()

在这里插入图片描述

2.获取“species”这列数据并将其转换为数组，得到预测数据

y_iris = np.ravel(iris[['species']])  
y_iris

在这里插入图片描述

3.查看y_iris总共有多少行

y_iris.shape

在这里插入图片描述

6.构建数据训练集和测试集

1.构建训练和测试数据集

#导入相应的库  
from sklearn.model_selection import  train_test_split  
#将数据分为训练集，测试集  
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X_iris,y_iris,random_state=1)  
#获取数据前5行  
X_train.head()

在这里插入图片描述

说明：将数据分为训练集和测试集，默认情况下，75%的数据用于训练，25%的数据用于测试

训练集是用于发现和预测潜在关系的一组数据。
测试集是用于评估预测关系强度和效率的一组数据。

2.查看训练集和测试集的数据结构

print(X_train.shape)  
print(X_test.shape)  
print(y_train.shape)  
print(y_test.shape)

在这里插入图片描述

说明：训练集：X_iris数据为(150,4)，X_train为(112,4)，X_test为(38,4)
sales数据为200行，y_train为(112,)，y_test为（38,）

3.查看y_train数据

y_train

在这里插入图片描述

7.构建三类模型

在scikit-learn中，提供了3种朴素贝叶斯分类算法：GaussianNB(高斯朴素贝叶斯)、MultinomialNB(多项式朴素贝叶斯)、BernoulliNB(伯努利朴素贝叶斯)

GaussianNB实现高斯朴素贝叶斯算法进行分类。假设特征的可能性是高斯的：
在这里插入图片描述

1.利用GaussianNB(高斯朴素贝叶斯)类建立简单模型并预测

from sklearn.naive_bayes import  GaussianNB  
#利用GaussianNB类建立简单模型  
gb= GaussianNB()  
model_GaussinaNB = gb.fit(X_train,y_train)  
#predict(X)：直接输出测试集预测的类标记,X_test为测试集  
y_predict_GaussianNB= model_GaussinaNB.predict(X_test)  
print("y_predict_GaussianNB",y_predict_GaussianNB)

在这里插入图片描述

构建一个新的测试数组

import pandas as pd  
z_data ={'sepal_length':['5'],'sepal_width':['3'],'petal_length':['3'],'petal_width':['1.8']}  
Z_data =pd.DataFrame(z_data,columns=['sepal_length','sepal_width','petal_length','petal_width'])  
print(Z_data)

在这里插入图片描述

将测试数据带入模型预测得到预测结果

Z_model_predict=model_GaussinaNB.predict(Z_data)  
print('Z_model_predict',Z_model_predict)

说明：当我们提供的数据为’sepal_length’:[‘5’],‘sepal_width’:[‘3’],‘petal_length’:[‘3’],‘petal_width’:[‘1.8’]时，预测它属于‘versicolor’这个种类，到底预测正确与否呢？接下来看一下预测结果的平均值

查看预测结果的平均值

#预测结果  
y_predict_GaussianNB==y_test

在这里插入图片描述

mean()函数功能：求取均值

y_test_mean=np.mean(y_predict_GaussianNB==y_test)  
print('y_test_GaussianNB_mean',y_test_mean)

在这里插入图片描述

查看预测正确率

score(X, y[, sample_weight]) 返回给定测试数据和标签的平均精度

gb.score(X_train,y_train)

在这里插入图片描述

2.BernoulliNB(伯努利朴素贝叶斯)
BernoulliNB实现了根据多元伯努利分布的数据的朴素贝叶斯训练和分类算法; 即，可能存在多个特征，但每个特征被假定为二进制值（伯努利，布尔）变量。因此，该类要求将样本表示为二进制值特征向量；如果传递任何其他类型的数据，BernoulliNB实例可以将其输入二值化（取决于binarize参数）。

伯努利朴素贝叶斯的决策规则是基于
在这里插入图片描述

利用BernoulliNB类建立简单模型并预测

# ====================BernoulliNB  
from sklearn.naive_bayes import  BernoulliNB  
model_BernoulliNB=BernoulliNB().fit(X_train,y_train)  
y_predict_BernoulliNB=model_BernoulliNB.predict(X_test)  
print('y_test_BernoulliNB_mean',np.mean(y_predict_BernoulliNB==y_test))

在这里插入图片描述

3.MultinomialNB(多项式朴素贝叶斯)
MultinomialNB实现用于多项分布数据的朴素贝叶斯算法，并且是用于文本分类的两种经典朴素贝叶斯变体之一（其中数据通常表示为单词向量计数，尽管tf-idf向量也已知在实践中很好地工作）。

利用MultinomialNB类建立简单模型并预测

# ====================MultinomialNB  
from sklearn.naive_bayes import  MultinomialNB  
model_MultinomialNB=MultinomialNB().fit(X_train,y_train)  
y_predict_MultinomialNB=model_MultinomialNB.predict(X_test)  
print('y_test_MultinomialNBB_mean',np.mean(y_predict_MultinomialNB==y_test))

在这里插入图片描述

总结

每个人都会遇到困难跟挫折，要有同困难作斗争的决心跟勇气。困难跟挫折是成就事业的基石，岸在远方向我们招手，只要越过它，敢于在惊涛骇浪中博击，我们就会尝到胜利的果食。

机器学习：基于朴素贝叶斯对花瓣花萼的宽度和长度分类预测

文章目录

一、实验目的

二、实验原理

1.分类问题描述

2.Bayes’ theorem(贝叶斯法则)

3.朴素贝叶斯分类算法

三、实验环境

四、实验内容

五、实验步骤

1.朴素贝叶斯

2.业务理解

3.读取数据

4.数据理解

5.数据准备

6.构建数据训练集和测试集

7.构建三类模型

总结

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