
本文實(shí)例講述了樸素貝葉斯算法的python實(shí)現(xiàn)方法。分享給大家供大家參考。具體實(shí)現(xiàn)方法如下:
樸素貝葉斯算法優(yōu)缺點(diǎn)
優(yōu)點(diǎn):在數(shù)據(jù)較少的情況下依然有效,可以處理多類(lèi)別問(wèn)題
缺點(diǎn):對(duì)輸入數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備方式敏感
適用數(shù)據(jù)類(lèi)型:標(biāo)稱型數(shù)據(jù)
算法思想:
比如我們想判斷一個(gè)郵件是不是垃圾郵件,那么我們知道的是這個(gè)郵件中的詞的分布,那么我們還要知道:垃圾郵件中某些詞的出現(xiàn)是多少,就可以利用貝葉斯定理得到。
樸素貝葉斯分類(lèi)器中的一個(gè)假設(shè)是:每個(gè)特征同等重要
函數(shù)
loadDataSet()
創(chuàng)建數(shù)據(jù)集,這里的數(shù)據(jù)集是已經(jīng)拆分好的單詞組成的句子,表示的是某論壇的用戶評(píng)論,標(biāo)簽1表示這個(gè)是罵人的
createVocabList(dataSet)
找出這些句子中總共有多少單詞,以確定我們?cè)~向量的大小
setOfWords2Vec(vocabList, inputSet)
將句子根據(jù)其中的單詞轉(zhuǎn)成向量,這里用的是伯努利模型,即只考慮這個(gè)單詞是否存在
bagOfWords2VecMN(vocabList, inputSet)
這個(gè)是將句子轉(zhuǎn)成向量的另一種模型,多項(xiàng)式模型,考慮某個(gè)詞的出現(xiàn)次數(shù)
trainNB0(trainMatrix,trainCatergory)
計(jì)算P(i)和P(w[i]|C[1])和P(w[i]|C[0]),這里有兩個(gè)技巧,一個(gè)是開(kāi)始的分子分母沒(méi)有全部初始化為0是為了防止其中一個(gè)的概率為0導(dǎo)致整體為0,另一個(gè)是后面乘用對(duì)數(shù)防止因?yàn)榫葐?wèn)題結(jié)果為0
classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1)
根據(jù)貝葉斯公式計(jì)算這個(gè)向量屬于兩個(gè)集合中哪個(gè)的概率高
#創(chuàng)建一個(gè)帶有所有單詞的列表
def createVocabList(dataSet):
vocabSet = set([])
for document in dataSet:
vocabSet = vocabSet | set(document)
return list(vocabSet)
def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet):
retVocabList = [0] * len(vocabList)
for word in inputSet:
if word in vocabList:
retVocabList[vocabList.index(word)] = 1
else:
print 'word ',word ,'not in dict'
return retVocabList
#另一種模型
def bagOfWords2VecMN(vocabList, inputSet):
returnVec = [0]*len(vocabList)
for word in inputSet:
if word in vocabList:
returnVec[vocabList.index(word)] += 1
return returnVec
def trainNB0(trainMatrix,trainCatergory):
numTrainDoc = len(trainMatrix)
numWords = len(trainMatrix[0])
pAbusive = sum(trainCatergory)/float(numTrainDoc)
#防止多個(gè)概率的成績(jī)當(dāng)中的一個(gè)為0
p0Num = ones(numWords)
p1Num = ones(numWords)
p0Denom = 2.0
p1Denom = 2.0
for i in range(numTrainDoc):
if trainCatergory[i] == 1:
p1Num +=trainMatrix[i]
p1Denom += sum(trainMatrix[i])
else:
p0Num +=trainMatrix[i]
p0Denom += sum(trainMatrix[i])
p1Vect = log(p1Num/p1Denom)#處于精度的考慮,否則很可能到限歸零
p0Vect = log(p0Num/p0Denom)
return p0Vect,p1Vect,pAbusive
def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1):
p1 = sum(vec2Classify * p1Vec) + log(pClass1) #element-wise mult
p0 = sum(vec2Classify * p0Vec) + log(1.0 - pClass1)
if p1 > p0:
return 1
else:
return 0
def testingNB():
listOPosts,listClasses = loadDataSet()
myVocabList = createVocabList(listOPosts)
trainMat=[]
for postinDoc in listOPosts:
trainMat.append(setOfWords2Vec(myVocabList, postinDoc))
p0V,p1V,pAb = trainNB0(array(trainMat),array(listClasses))
testEntry = ['love', 'my', 'dalmation']
thisDoc = array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))
print testEntry,'classified as: ',classifyNB(thisDoc,p0V,p1V,pAb)
testEntry = ['stupid', 'garbage']
thisDoc = array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))
print testEntry,'classified as: ',classifyNB(thisDoc,p0V,p1V,pAb)
def main():
testingNB()
if __name__ == '__main__':
main()
希望本文所述對(duì)大家的Python程序設(shè)計(jì)有所幫助。
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