【机器学习系列】使用高斯贝叶斯模型进行数据分类的完整流程

目录

一、导入数据

二、选择特征

三、十折交叉验证

四、划分训练集和测试集

五、训练高斯贝叶斯模型

六、预测测试集

 七、查看训练集和测试集上的分数

 八、查看混合矩阵

九、输出评估指标

一、导入数据

# 根据商户数据预测其是否续约案例
import pandas
#读取数据到 data 变量中
data = pandas.read_csv('高斯贝叶斯.csv', encoding='ansi')

二、选择特征

features = [ '注册时长', '营收收入', '成本']
x=data[features]
y=data['是否续约']

三、十折交叉验证

#高斯贝叶斯
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
gaussianNB = GaussianNB()

from sklearn.model_selection import cross_val_score
#进行K折交叉验证
cvs = cross_val_score(gaussianNB, x, y, cv=10)
cvs.mean()

 分数如下：

四、划分训练集和测试集

from sklearn.model_selection import train_test_split
 
#把数据集分为训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(
    x, y, test_size=0.3)

五、训练高斯贝叶斯模型

gaussianNB = gaussianNB.fit(x_train, y_train)

六、预测测试集

predict=gaussianNB.predict(x_test)

 七、查看训练集和测试集上的分数

gaussianNB.score(x_train, y_train)

gaussianNB.score(x_test, y_test)

 八、查看混合矩阵

gaussianNB = GaussianNB()
#使用所有数据训练模型
gaussianNB.fit(x, y)
#对所有的数据进行预测
data['预测是否续约'] = gaussianNB.predict(data[features])
from sklearn.metrics import confusion_matrix
#计算混淆矩阵，labels参数，可由 gaussianNB.classes_ 得到
confusion_matrix(
    data['是否续约'], 
    data['预测是否续约'], 
    labels=['不续约', '续约']
)

九、输出评估指标

from sklearn.metrics import classification_report
# 输出评估指标
print(classification_report(y_test, predict))