朴素贝叶斯实战——判断肿瘤是良性还是恶性

1.接下来我们将使用朴素贝叶斯算法来进行一个小的项目实战——判断一个患者的肿瘤是良性还是恶性。这里我们将使用一个来自真实世界的数据集——威斯康星乳腺肿瘤数据集。
2.对数据集进行分析：
威斯康星乳腺肿瘤数据集是一个非常经典的用于医疗病情分析的数据集，它包括569个病例的数据样本，每个样本具有30个特征值，而样本共分为两类：分别是恶性和良性。

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
cancer=load_breast_cancer()
from sklearn.model_selection import train_test_split
X,y=cancer.data,cancer.target
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=1)
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
nb=GaussianNB()
nb.fit(X_train,y_train)
print('训练集得分：{}'.format(nb.score(X_train,y_train)))
print('测试集得分：{}'.format(nb.score(X_test,y_test)))

3.总结：
相比线性模型算法，朴素贝叶斯算法的效率要高一些，这是因为朴素贝叶斯算法会把数据集中的各个特征看作完全独立的，而不考虑特征之间的关联关系。但同时模型的泛化能力会稍微弱一点，不过一般情况下并不太影响实际的使用。尤其是在现在这个大数据时代，很多数据集的样本特征可能成千上万，这种情况下，模型的效率要比模型的泛化性能多零点几个百分点的得分重要的多，因此在这种情况下，朴素贝叶斯算法往往是一个更好的选择。

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