python数据分析(十六)

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

from sklearn.metrics import precision_recall_curve

from sklearn.metrics import classification_report

from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

from sklearn.cross_validation import train_test_split

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

####knn最邻近算法####

inputfile = 'd:/data/sales_data.xls'

data = pd.read_excel(inputfile, index_col = u'序号') #导入数据

#数据是类别标签,要将它转换为数据

#用1来表示“好”、“是”、“高”这三个属性,用-1来表示“坏”、“否”、“低”

data[data == u'好'] = 1

data[data == u'是'] = 1

data[data == u'高'] = 1

data[data != 1] = -1

x = data.iloc[:,:3].as_matrix().astype(int)

y = data.iloc[:,3].as_matrix().astype(int)

#拆分训练数据与测试数据

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.2)

#训练KNN分类器

clf = KNeighborsClassifier(algorithm='kd_tree')

clf.fit(x_train, y_train)

#测试结果

answer = clf.predict(x_test)

print(x_test)

print(answer)

print(y_test)

print(np.mean( answer == y_test))

#准确率

precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_train, clf.predict(x_train))

print(classification_report(y_test, answer, target_names = ['高', '低']))

####贝叶斯分类器####

#训练贝叶斯分类器

clf = BernoulliNB()

clf.fit(x_train,y_train)

#测试结果

answer = clf.predict(x_test)

print(x_test)

print(answer)

print(y_test)

print(np.mean( answer == y_test))

print(classification_report(y_test, answer, target_names = ['低', '高']))

####决策树####

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier as DTC

dtc = DTC(criterion='entropy') #建立决策树模型,基于信息熵

dtc.fit(x_train, y_train) #训练模型

#导入相关函数,可视化决策树。

#导出的结果是一个dot文件,需要安装Graphviz才能将它转换为pdf或png等格式。

from sklearn.tree import export_graphviz

from sklearn.externals.six import StringIO

with open("tree.dot", 'w') as f:

f = export_graphviz(dtc, out_file = f)

#测试结果

answer = dtc.predict(x_test)

print(x_test)

print(answer)

print(y_test)

print(np.mean( answer == y_test))

print(classification_report(y_test, answer, target_names = ['低', '高']))

####SVM####

from sklearn.svm import SVC

clf =SVC()

clf.fit(x_train, y_train)

#测试结果

answer = clf.predict(x_test)

print(x_test)

print(answer)

print(y_test)

print(np.mean( answer == y_test))

print(classification_report(y_test, answer, target_names = ['低', '高']))

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 143,736评论 1 303
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 61,631评论 1 258
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 95,145评论 0 213
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 41,213评论 0 181
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 49,025评论 1 259
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 38,893评论 1 178
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 30,497评论 2 273
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 29,240评论 0 167
  • 想象着我的养父在大火中拼命挣扎,窒息,最后皮肤化为焦炭。我心中就已经是抑制不住地欢快,这就叫做以其人之道,还治其人...
    爱写小说的胖达阅读 29,114评论 6 235
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 32,596评论 0 213
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 29,363评论 2 215
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 30,717评论 1 232
  • 白月光回国,霸总把我这个替身辞退。还一脸阴沉的警告我。[不要出现在思思面前, 不然我有一百种方法让你生不如死。]我...
    爱写小说的胖达阅读 24,279评论 0 32
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 27,183评论 2 214
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 31,629评论 3 209
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 25,647评论 0 9
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,047评论 0 167
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 33,625评论 2 232
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 33,734评论 2 236

推荐阅读更多精彩内容