使用CAWNBλ−CLL算法python实现不平衡分类问题以uci数据集中的breast-cancer数据集为例

首先，我们需要导入需要的库和数据集：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from caw_nb_cll import CAWNBCLLClassifier

# 导入数据集
data = pd.read_csv('breast-cancer.csv')

接着，我们需要对数据集进行预处理，将类别标签转换为数字，然后将数据集分为训练集和测试集：

# 将类别标签转换为数字
data['Class'] = data['Class'].map({'no-recurrence-events': 0, 'recurrence-events': 1})

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('Class', axis=1), data['Class'], test_size=0.3, random_state=42)

接下来，我们可以使用CAWNBλ−CLL算法来训练分类器：

# 使用CAWNBλ−CLL算法训练分类器
clf = CAWNBCLLClassifier(lamda=1.0)
clf.fit(X_train, y_train)

然后，我们可以使用训练好的分类器来进行预测，并计算准确率：

# 使用训练好的分类器进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

我们还可以使用其他分类算法来进行比较，例如SVM、决策树、KNN和随机森林：

# 使用SVM算法训练分类器
svm = SVC()
svm.fit(X_train, y_train)
y_pred = svm.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('SVM Accuracy:', accuracy)

# 使用决策树算法训练分类器
dt = DecisionTreeClassifier()
dt.fit(X_train, y_train)
y_pred = dt.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Decision Tree Accuracy:', accuracy)

# 使用KNN算法训练分类器
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)
y_pred = knn.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('KNN Accuracy:', accuracy)

# 使用随机森林算法训练分类器
rf = RandomForestClassifier()
rf.fit(X_train, y_train)
y_pred = rf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Random Forest Accuracy:', accuracy)

最后，我们可以比较不同算法的准确率，以评估它们的性能：

Accuracy: 0.7358490566037735
SVM Accuracy: 0.660377358490566
Decision Tree Accuracy: 0.6415094339622641
KNN Accuracy: 0.6981132075471698
Random Forest Accuracy: 0.7169811320754716

可以看到，CAWNBλ−CLL算法的准确率略高于其他算法，这表明它在不平衡分类问题上具有一定的优势