12.19

今天做机器学习的实验
上机实验六：朴素贝叶斯算法实现与测试
1、实验目的
深入理解朴素贝叶斯的算法原理，能够使用Python语言实现朴素贝叶斯的训练与测试，
并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。
2、实验内容
（1）从scikit-learn 库中加载 iris 数据集或本地读取，进行数据分析；
（2）采用五折交叉验证划分训练集和测试集，使用训练集对朴素贝叶斯分类算法进行
训练；
（3）使用五折交叉验证对模型性能（准确度、精度、召回率和F1值）进行测试；
（4）通过对测试结果进行比较分析，评估模型性能；
（5）完成实验报告中实验六的部分。
3、操作要点
（1）可以选择自行编写源代码完成朴素贝叶斯算法，或者调用scikit-learn库中的函数；
（2）如果调用scikit-learn 库中的函数，需要说明函数各个参数的含义（名称）、解释或
说明（包括作用、取值等）、默认值（如有，可在备注列写出）等，即自行编写代码只需要
粘贴完整的带有注释的源代码即可，调用函数则包括粘贴源代码和函数参数说明两部分；
（3）一周内在超星作业提交源代码，打包命名；学号姓名-任务6；
（4）按要求撰写实验报告，实验报告在所有上机实验结束后提交。
4、主要仪器设备
微机及Python软件。