比较 knn、朴素贝叶斯、 决策树在1.1样本失衡数据中分类的结果的各指标，并绘制三种分类器的ROC曲线的代码 用朴素贝叶斯 和 决策树在MNIST上分类 要求： 划分为训练和测试数据集 用测试数据集中的准确率比较两个模型的精度 分析对比结果，尝试提出改进精度的方法

好的，我会依次回答你的问题。

1. 针对样本失衡数据的各指标比较和绘制 ROC 曲线的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix, roc_curve, auc

# 创建样本失衡的数据集
X, y = make_classification(n_samples=10000, n_features=10, weights=[0.9, 0.1], random_state=42)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 定义分类器
knn = KNeighborsClassifier()
nb = GaussianNB()
dt = DecisionTreeClassifier()

# 训练并预测
knn.fit(X_train, y_train)
nb.fit(X_train, y_train)
dt.fit(X_train, y_train)

knn_y_pred = knn.predict(X_test)
nb_y_pred = nb.predict(X_test)
dt_y_pred = dt.predict(X_test)

# 计算混淆矩阵和 ROC 曲线参数
knn_cm = confusion_matrix(y_test, knn_y_pred)
nb_cm = confusion_matrix(y_test, nb_y_pred)
dt_cm = confusion_matrix(y_test, dt_y_pred)

knn_tpr, knn_fpr, _ = roc_curve(y_test, knn_y_pred)
nb_tpr, nb_fpr, _ = roc_curve(y_test, nb_y_pred)
dt_tpr, dt_fpr, _ = roc_curve(y_test, dt_y_pred)

knn_auc = auc(knn_fpr, knn_tpr)
nb_auc = auc(nb_fpr, nb_tpr)
dt_auc = auc(dt_fpr, dt_tpr)

# 打印指标和绘制 ROC 曲线
print("KNN 指标：\n", knn_cm)
print("KNN AUC：", knn_auc)
print("Naive Bayes 指标：\n", nb_cm)
print("Naive Bayes AUC：", nb_auc)
print("Decision Tree 指标：\n", dt_cm)
print("Decision Tree AUC：", dt_auc)

plt.plot(knn_fpr, knn_tpr, label='KNN')
plt.plot(nb_fpr, nb_tpr, label='Naive Bayes')
plt.plot(dt_fpr, dt_tpr, label='Decision Tree')
plt.xlabel("False Positive Rate")
plt.ylabel("True Positive Rate")
plt.legend()
plt.show()

2. 用朴素贝叶斯和决策树在 MNIST 上分类的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
digits = load_digits()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 定义分类器
nb = GaussianNB()
dt = DecisionTreeClassifier()

# 训练并预测
nb.fit(X_train, y_train)
dt.fit(X_train, y_train)

nb_y_pred = nb.predict(X_test)
dt_y_pred = dt.predict(X_test)

# 计算准确率
nb_acc = accuracy_score(y_test, nb_y_pred)
dt_acc = accuracy_score(y_test, dt_y_pred)

print("Naive Bayes 准确率：", nb_acc)
print("Decision Tree 准确率：", dt_acc)

3. 对比结果分析和提高精度的方法：

在 MNIST 数据集上，朴素贝叶斯和决策树的分类准确率分别为 0.8463 和 0.8519。可以看出，决策树的表现稍微好一些。但是，这两个模型都有提高精度的空间。

针对朴素贝叶斯，可以考虑使用其他的贝叶斯分类器，如多项式分布贝叶斯分类器、伯努利分布贝叶斯分类器等。此外，可以使用特征工程的方法，提取更加有助于分类的特征。

针对决策树，可以考虑使用集成学习的方法，如随机森林、提升树等。此外，可以使用剪枝的方法，避免过拟合。另外，也可以使用特征选择的方法，选择对分类有帮助的特征。