1.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：


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from sklearn.datasets import load_iris
iris=load_iris()

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB #高斯分布型
gnb=GaussianNB() #构造
pred=gnb.fit(iris.data,iris.target) #拟合
y_pred=pred.predict(iris.data) #预测

print(iris.data.shape[0],(iris.target !=y_pred).sum()) #iris.target科学家给出的分类，y_pred建模型产生的预测，比较两个有什么不一样，
                                                       #然后将不同的值的个数求出来，150个结果中，有6个和科学家的值不同

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from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB #伯努利型
gnb=BernoulliNB() 
pred=gnb.fit(iris.data,iris.target)
y_pred=pred.predict(iris.data)

print(iris.data.shape[0],(iris.target !=y_pred).sum()) #150个结果中，有100个值和科学家的值不同，说明此模型不合适



from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB #多项式型
gnb=MultinomialNB()
pred=gnb.fit(iris.data,iris.target)
y_pred=pred.predict(iris.data)
print(iris.data.shape[0],(iris.target !=y_pred).sum())



#2.使用sklearn.model_selection.cross_val_score()，对模型进行验证。


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from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
from sklearn.model_selection import cross_val_score
gnb=BernoulliNB()
scores=cross_val_score(gnb,iris.data,iris.target,cv=10) #将数据集分为10份，其中9份作为训练模型，1份用来做评估
                                                        #score是交叉验证的对象
                                                        #结果是返回准确率的概念，结果是33.3%
print("Accuracy:%.3f"%scores.mean())

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from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
gnb=MultinomialNB()
scores=cross_val_score(gnb,iris.data,iris.target,cv=10) 
print("Accuracy:%.3f"%scores.mean())



from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
gnb=GaussianNB()
scores=cross_val_score(gnb,iris.data,iris.target,cv=10)
print("Accuracy:%.3f"%scores.mean())



3. 垃圾邮件分类

数据准备：

用csv读取邮件数据，分解出邮件类别及邮件内容。
对邮件内容进行预处理：去掉长度小于3的词，去掉没有语义的词等

 


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import csv
file_path=r'I:\杜老师\SMSSpamCollectionjs.txt'
sms=open(file_path,'r',encoding='utf-8') #将打开的数据放在sms
sms_data=[]
sms_label=[] #此将会作为分类结果传到模型里边
csv_reader=csv.reader(sms,delimiter='\t') #用csv.reader读取出来，读取的对象是打开的sms,以'\t'tab键分隔字段，
#因为文本里没有逗号，是以空格分开的
for line in csv_reader: #逐行读取数据，一行是一个邮件
    sms_label.append(line[0]) #一行有两个字段，第一个字段是邮件的类别，将邮件的类别放到一个列表里边
    sms_data.append(preprocessing(line[1]))
sms.close()

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sms_data=str(sms_data)#将列表转化为字符串
sms_data=sms_data.lower()#对大小写进行处理
sms_data=sms_data.split()#变成列表的形式
sms_data1=[]#存放处理后的内容
i=0
for i in sms_data:#去掉长度小于3的单词
    if len(i)>4:
        sms_data1.append(i)
        continue

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