11.分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
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。
简述什么是监督学习与无监督学习。
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 |
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。