Python人工智能技术与应用 课件 9.【课件】3-3 完成基于朴素贝叶斯算法的汽车行为预测实训

《Python人工智能技术与应用》能力模块三掌握机器学习技术的基础应用任务三完成基于朴素贝叶斯算法的汽车行为预测实训TaskImport任务导入你作为无人驾驶系统开发小组中的决策算法工程师，你的主要职责是研究、评估、选择适合特定应用场景的感知算法、处理和分析传感器数据，开发和实现相关汽车决策算法等。现需要你通过机器学习算法和历史行车数据对汽车的行为进行预测，为汽车的执行提供支持。素养目标引导问题的过程中，培养学生形成勤于思考的能力获得分析解决问题以及多元化思考解决问题的方法，形成创新意识。TaskObject任务目标知识目标了解朴素贝叶斯算法的原理与步骤流程了解朴素贝叶斯算法的特点和应用。了解朴素贝叶斯算法的原理与步骤流程。了解汽车轨迹预测技术的定义。了解汽车轨迹预测技术的现有解决方案。技能目标能够思考并确立基于朴素贝叶斯算法实现汽车轨迹预测的思路。掌握Python实现对汽车行为预测数据进行预处理、特征处理与模型评估。掌握Python实现对汽车行为预测数据进行朴素贝叶斯建模，培养理论联系实际，解决实际问题的职业能力。新

授基于朴素贝叶斯算法的汽车轨迹预测项目实现04CONTENTS目录朴素贝叶斯算法的原理与步骤流程01朴素贝叶斯算法的特点与应用02汽车轨迹预测技术0301朴素贝叶斯算法的原理与步骤流程贝叶斯定理（贝叶斯公式）（一）朴素贝叶斯算法的原理贝叶斯定理是一种用于计算条件概率的数学公式，可以帮助我们通过已知的信息（先验概率），来计算出一个事件发生的概率（后验概率）。01朴素贝叶斯算法的原理与步骤流程（一）朴素贝叶斯算法的原理条件概率指的是条件概率给定某个类别的情况下，某个特征出现的概率。后验概率指的是在给定某个观测数据（或特征向量）的情况下，计算该数据属于某一类别的概率。先验概率指的是在没有考虑任何特征的情况下，众多类别中每个类别出现的概率。

朴素贝叶斯算法的基本思想是通过先验概率和条件概率来计算后验概率，从而将样本分类到最可能的类别中。01朴素贝叶斯算法的原理与步骤流程（一）朴素贝叶斯算法步骤流程准备训练数据：收集数据并标记每个样本的分类。算先验概率和条件概率：对每个分类计算先验概率，对于每个特征，计算在每个分类下的条件概率。基于贝叶斯定理计算后验概率：对于给定的样本，计算在每个分类下的后验概率。选择最大后验概率：并选择具有最高概率的分类作为预测结果。朴素贝叶斯算法的步骤流程02朴素贝叶斯算法的特点与应用（一）朴素贝叶斯算法的特点

对小规模的数据表现很好，能处理多分类任务。0102对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。对数据的分类较为稳定，受随机性的影响。0302朴素贝叶斯算法的特点与应用（f二）朴素贝叶斯算法的应用利用朴素贝叶斯进行疾病诊断朴素贝叶斯算法可以用于文本分类、垃圾邮件检测、情感分析、医学诊断等领域。如在医学诊断应用领域，朴素贝叶斯可以根据患者的症状、病史等信息，估计患者某种疾病的概率，从而帮助医生做出正确的诊断。在天气预报应用领域，朴素贝叶斯算法可以根据历史气象数据和当前气象数据来估计未来的天气状况，包括温度、降水量、风力等。它可以从较大的范围内收集数据，并从中提取出有用的信息，进而预测未来的天气状况。03汽车轨迹预测技术汽车轨迹预测技术是指根据过去汽车的运动轨迹，预测物体将来一小段时间内的运动轨迹。它通过利用汽车的历史行驶记录，利用机器学习算法预测汽车在未来的路径，并预测汽车可能会出现的拥堵情况。汽车行为判断（一）汽车轨迹预测技术定义汽车轨迹预测技术03汽车轨迹预测技术汽车轨迹预测可以帮助汽车驾驶人和交通管理者更好地了解汽车的行驶路径，以及汽车可能会遇到的拥堵等问题。判断前方车辆是否会切入（一）汽车轨迹预测技术定义技术应用03汽车轨迹预测技术（二）行为预测的现有解决方案通过动力学模型给周围的目标进行建模，通过传感器测出速度、位置等信息，就能大概算出特征的轨迹。模型预测法的优势是能把路上的一些约束条件（交通规则）加进去。运行K-means预测通过不断的数据训练，训练各种情况，会和人一样去处理。优势是能提取到微小特征。基于数据驱动的方法04基于朴素贝叶斯算法的汽车轨迹预测实训思路（一）实现思路搜集数据得出先验概率：通过已知的汽车左转、右转和直行的运动轨迹数据，得出先验概率，即在路口，汽车进行直行、左转或右转的运动轨迹可能性。概率比对：将目标汽车的信息与先验概率进行比对，从而计算出直行、左转和右转的概率，得到三个P的概率分布对应于直走、左拐、右拐。得出预测结果：选择概率最大的一个作为目标汽车下一步最可能的动作，使用另一组信息去测试分类器模型，给出预测结果。04基于朴素贝叶斯算法的汽车轨迹预测实训思路（二）实现流程汽车行为数据集中的数据特征是汽车纵向速度、横向速度、纵向位移、横向位移，汽车需要的标签是left（左转）、right(右转)、keep(直行)。这里需要将标签的类别特征转化为数值特征。在sklearn中使用labelencoder方法将类别数据转化为数值数据。数据特征处理04基于朴素贝叶斯算法的汽车轨迹预测实训思路（二）实现流程利用朴素贝叶斯算法对汽车行为数据进行建模。使用模型对汽车行为进行预测，根据汽车行为变量，预测汽车的行为（左转、右转还是直行）在sklearn中使用GaussianNB()方法进行朴素贝叶斯算法的实现。

模型建立及预测步骤代码示例1.导入库fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB2.准备数据X=[[0,0],[1,1]]#特征矩阵y=[0,1]#目标变量3.创建分类器实例clf=GaussianNB()4.拟合模型clf.fit(X,y)5.预测新样本clf.predict([[2.,2.]])04基于朴素贝叶斯算法的汽车轨迹预测实训思路（二）实现流程分类模型使用混淆矩阵、准确率、召回率等指标来评估模型的性能，确定模型的准确度。