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  • 朴素贝叶斯算法的python实现

    朴素贝叶斯

    算法优缺点

    • 优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题

    • 缺点：对输入数据的准备方式敏感

    • 适用数据类型：标称型数据

    算法思想：

    朴素贝叶斯
    比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件，那么我们知道的是这个邮件中的词的分布，那么我们还要知道：垃圾邮件中某些词的出现是多少，就可以利用贝叶斯定理得到。
    朴素贝叶斯分类器中的一个假设是：每个特征同等重要

    函数

    loadDataSet()

    创建数据集，这里的数据集是已经拆分好的单词组成的句子，表示的是某论坛的用户评论，标签1表示这个是骂人的

    createVocabList(dataSet)

    找出这些句子中总共有多少单词，以确定我们词向量的大小

    setOfWords2Vec(vocabList, inputSet)

    将句子根据其中的单词转成向量，这里用的是伯努利模型，即只考虑这个单词是否存在

    bagOfWords2VecMN(vocabList, inputSet)

    这个是将句子转成向量的另一种模型，多项式模型，考虑某个词的出现次数

    trainNB0(trainMatrix,trainCatergory)

    计算P(i)和P(w[i]|C[1])和P(w[i]|C[0])，这里有两个技巧，一个是开始的分子分母没有全部初始化为0是为了防止其中一个的概率为0导致整体为0，另一个是后面乘用对数防止因为精度问题结果为0

    classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1)

    根据贝叶斯公式计算这个向量属于两个集合中哪个的概率高

    1.  1 #coding=utf-8
 2 from numpy import *
 3 def loadDataSet():
 4     postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],
 5                  ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'],
 6                  ['my', 'dalmation', 'is', 'so', 'cute', 'I', 'love', 'him'],
 7                  ['stop', 'posting', 'stupid', 'worthless', 'garbage'],
 8                  ['mr', 'licks', 'ate', 'my', 'steak', 'how', 'to', 'stop', 'him'],
 9                  ['quit', 'buying', 'worthless', 'dog', 'food', 'stupid']]
10     classVec = [0,1,0,1,0,1]    #1 is abusive, 0 not
11     return postingList,classVec
12 
13 #创建一个带有所有单词的列表
14 def createVocabList(dataSet):
15     vocabSet = set([])
16     for document in dataSet:
17         vocabSet = vocabSet | set(document)
18     return list(vocabSet)
19     
20 def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet):
21     retVocabList = [0] * len(vocabList)
22     for word in inputSet:
23         if word in vocabList:
24             retVocabList[vocabList.index(word)] = 1
25         else:
26             print 'word ',word ,'not in dict'
27     return retVocabList
28 
29 #另一种模型    
30 def bagOfWords2VecMN(vocabList, inputSet):
31     returnVec = [0]*len(vocabList)
32     for word in inputSet:
33         if word in vocabList:
34             returnVec[vocabList.index(word)] += 1
35     return returnVec
36 
37 def trainNB0(trainMatrix,trainCatergory):
38     numTrainDoc = len(trainMatrix)
39     numWords = len(trainMatrix[0])
40     pAbusive = sum(trainCatergory)/float(numTrainDoc)
41     #防止多个概率的成绩当中的一个为0
42     p0Num = ones(numWords)
43     p1Num = ones(numWords)
44     p0Denom = 2.0
45     p1Denom = 2.0
46     for i in range(numTrainDoc):
47         if trainCatergory[i] == 1:
48             p1Num +=trainMatrix[i]
49             p1Denom += sum(trainMatrix[i])
50         else:
51             p0Num +=trainMatrix[i]
52             p0Denom += sum(trainMatrix[i])
53     p1Vect = log(p1Num/p1Denom)#处于精度的考虑，否则很可能到限归零
54     p0Vect = log(p0Num/p0Denom)
55     return p0Vect,p1Vect,pAbusive
56     
57 def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1):
58     p1 = sum(vec2Classify * p1Vec) + log(pClass1)    #element-wise mult
59     p0 = sum(vec2Classify * p0Vec) + log(1.0 - pClass1)
60     if p1 > p0:
61         return 1
62     else: 
63         return 0
64         
65 def testingNB():
66     listOPosts,listClasses = loadDataSet()
67     myVocabList = createVocabList(listOPosts)
68     trainMat=[]
69     for postinDoc in listOPosts:
70         trainMat.append(setOfWords2Vec(myVocabList, postinDoc))
71     p0V,p1V,pAb = trainNB0(array(trainMat),array(listClasses))
72     testEntry = ['love', 'my', 'dalmation']
73     thisDoc = array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))
74     print testEntry,'classified as: ',classifyNB(thisDoc,p0V,p1V,pAb)
75     testEntry = ['stupid', 'garbage']
76     thisDoc = array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))
77     print testEntry,'classified as: ',classifyNB(thisDoc,p0V,p1V,pAb)
78     
79     
80 def main():
81     testingNB()
82     
83 if __name__ == '__main__':
84     main()

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