Task05基于鸢尾花数据集的贝叶斯分类算法实践_iris鸢尾花数据集贝叶斯分类

Task05 基于鸢尾花数据集的贝叶斯分类算法实践

一、学习内容概括

学习资料：

1.阿里云天池-AI训练营机器学习：https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/aicampml?invite_channel=1&accounttraceid=7df048c2ce194081b514fd2c8e9a3f00cqmm

2.sklearnAPI：https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html

二、具体学习内容

朴素贝叶斯算法原理：

由上述原理，分析出朴素贝叶斯解决什么问题：

样本数据集D和对应的特征属性集X可以合二为一形成一个二维数组（样本数n_samples，特征数n_features），我们把这个二维数组称为数据集。原理中提到的类变量Y，我们也形成一个一维数组（样本数n_samples，），我们把这个一维数组称为标签集。从整个数据集中可以再划分出训练集和测试集，标签集也相应划分出训练标签集和测试标签集。

我们先输入训练集和对应的标签集进行学习，通过学习得到朴素贝叶斯模型。基于模型，输入某个样本X，就可以得到相应的标签预测概率值集P(Y|X)（X条件下Y的概率），这里为什么说是一个值集，因为Y中有很多类别，针对一个样本，属于什么类别，每种类别都有其预测概率值P(Yi|X)，有的值大有的值小，其实这个值集在代码中表示就是一个（1，标签数）型的二维数组（当然这是针对一个样本而言，多个样本就是（样本数，标签数））。通过预测结果，我们可以直接看出P(Y|X)中最大的那个概率值，这个概率值对应的类别就是我们想知道的类别Yi。这就是朴素贝叶斯解决的问题。另外，我们把P(Y|X)记为Y的后验概率。

说到这里还是比较抽象，下面从代码中一步步解读。

代码流程：

• Step1: 库函数导入
• Step2: 数据导入&分析
• Step3: 模型训练
• Step4: 模型预测

1 库函数导入

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import numpy as np
# 加载莺尾花数据集
from sklearn import datasets
# 导入高斯朴素贝叶斯分类器
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.model_selection import train_test_split

1.1 忽略警告信息

Q：在python中，代码可以正常运行但是会提示警告。

A：调用warnings模块中警告过滤器filterwarnings()函数忽略警告消息。

1.2 sklearn.naive_bayes：朴素贝叶斯。其中naive_bayes.GaussianNB（* [，先验，...]）：高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）

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

1.3 sklearn.model_selection：选型。model_selection.train_test_split（*数组，...）用于数据集的分割，分割成训练集和测试集

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html#sklearn.model_selection.train_test_split

2 数据导入&分析

## return_X_y默认为False，如果为True，表示返回的是（data，target）
## X=data是（样本数，特征数）数组；y=target是（1，标签数）数组
X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True)
## X,y是待拆分的数据集；test_size是指将0.2比例的数据集拿出来作为测试集；
## random_state默认值为None,不设置则每次复现代码时都会随机分割，如果设置为一个值，那复现代码时会是与本次一样的分割结果
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

这里可以看一下各个数据的形状：X(150,4)、y(150,)、X_train(120,4)、X_test(30,4)、y_train(120,)、y_test(30,4)。看得出来150*0.2=30。这里的X就是数据集，y就是标签集。X_train和X_test是从X中划分出的训练集、测试集；y_train、y_test是从y中划分出的与X相对应的标签集。

通过分析发现训练数据是数值类型的数据，这里假设每个特征服从高斯分布，因此我们选择高斯朴素贝叶斯来进行分类计算。高斯朴素贝叶斯假设每个特征都服从高斯分布，我们把一个随机变量X服从数学期望为μ，方差为σ^2的数据分布称为高斯分布。对于每个特征我们一般使用平均值来估计μ和使用所有特征的方差估计σ^2。

3 模型训练

# 使用高斯朴素贝叶斯进行计算
## var_smoothing：float，默认值= 1e-9。表示所有特征的最大方差部分，已添加到方差中以提高计算稳定性。
## var_smoothing是sklearn0.20版中的新功能
clf = GaussianNB(var_smoothing=1e-8)
clf.fit(X_train, y_train)

我们根据X_train和y_train训练出高斯朴素贝叶斯模型。

通过sklearn.__version__检查sklearn版本，发现是“0.19”，var_smoothing是sklearn0.20版中的新功能，所以var_smoothing不能用。因此我们在控制台更新sklearn版本：pip install scikit-learn==0.23 

4 模型预测

# 评估
## GaussianNB.predict（X）对测试向量X进行分类，返回X的预测目标值。
## 输入(n_samples, n_features)型数组。输出(n_samples,)型数组。
## X_test.shape（30,4）,y_pred.shape(30,)
y_pred = clf.predict(X_test)
print(y_pred.shape[0],"个预测值:",y_pred)
 
## 测试集标签值y_test与估计值y_pred比较，共30个测试样本。得到一个正确率acc
acc = np.sum(y_test == y_pred) / X_test.shape[0]
print("Test Acc : %.3f" % acc)

输出结果：

30 个预测值: [2 1 0 2 0 2 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 2 1 0 0 2 0 0 1 1 0]
Test Acc : 0.967

通过训练得到的模型，在测试集上表现不错，正确率达到96.7%。

基于训练好的模型，对X_test进行一个预测，与y_test对比来对模型进行一个评估。

# 预测
## GaussianNB.predict_proba（X）对测试向量X的概率估计。输入、输出都是(n_samples, n_features)型数组，
## X_test[:1]数组切片，只取一行样本
y_proba = clf.predict_proba(X_test[:1])
 
print("\n测试样本",X_test[:1],"的预测类别为：",clf.predict(X_test[:1]))
print("\n测试样本",X_test[:1],"的预测概率为：\n",y_proba)

 输出结果：

测试样本 [[5.8 2.8 5.1 2.4]] 的预测类别为： [2]
 
测试样本 [[5.8 2.8 5.1 2.4]] 的预测概率为：
 [[1.63542393e-232 2.18880483e-006 9.99997811e-001]]

输入一个样本，不光可以根据predict()函数直接得到其预测类别，还可以根据predict_proba()函数看到针对每一种类别/标签，预测的概率都是多少，几个预测概率值相比较，最大的那个预测值9.99997811e-001对应的类别[2]就是我们想要的类别，也就是predict()函数直接预测到的那个。

重复一遍朴素贝叶斯的功能，就是输入样本，根据学习好的模型进行预测，预测出样本属于几种类别的概率，其中，几种类别预测概率值中最大的那个对应的类别就是我们想要的类别Yi。也就是说事件X最有可能的结果是Yi。

从上述例子中的预测结果中，我们可以看到类别2对应的后验概率值最大，所以我们认为类别2是最优的结果。

三、学习总结

sklearn对朴素贝叶斯算法进行了封装，我们就像在使用一个黑盒子。这个例子只是展示了贝叶斯算法的使用，并没有展现算法的具体细节。