朴素贝叶斯分类算法-----java

1.贝叶斯分类的基础——贝叶斯定理

     已知某条件概率。怎样得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下怎样求得P(B|A)。

这里先解释什么是条件概率：

      表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为：

                                        。

      贝叶斯定理之所以实用，是由于我们在生活中常常遇到这样的情况：我们能够非常easy直接得出P(A|B)，P(B|A)则非常难直接得出，但我们更关心P(B|A)，贝叶斯定理就为我们打通从P(A|B)获得P(B|A)的道路。

    贝叶斯定理：

                                      

---

2、朴素贝叶斯分类

概念：朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是由于这个方案的思想真的非常朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这种：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大。就觉得此待分类项属于哪个类别。

通俗来说，就好比这么个道理，你在街上看到一个黑人，我问你你猜这哥们哪里来的。你十有八九猜非洲。

为什么呢？由于黑人中非洲人的比率最高，当然人家也可能是美洲人或亚洲人，但在没有其他可用信息下，我们会选择条件概率最大的类别，这就是朴素贝叶斯的思想基础。

朴素贝叶斯分类的过程例如以下：

      1、设为一个待分类项，而每一个a为x的一个特征属性。

      2、有类别集合。

      3、计算。

      4、假设，则。

      那么如今的关键就是怎样计算第3步中的各个条件概率。

我们能够这么做：

      1、找到一个已知分类的待分类项集合。这个集合叫做训练样本集。

      2、统计得到在各类别下各个特征属性的条件概率预计。即。

      3、假设各个特征属性是条件独立的。则依据贝叶斯定理有例如以下推导：

      

      由于分母对于全部类别为常数，由于我们仅仅要将分子最大化皆可。又由于各特征属性是条件独立的，所以有：

      

 第一阶段——准备工作阶段，主要工作是依据详细情况确定特征属性，并对每一个特征属性进行适当划分，然后由人工对一部分待分类项进行分类。形成训练样本集合。这一阶段的输入是全部待分类数据，输出是特征属性和训练样本。这一阶段是整个朴素贝叶斯分类中唯一须要人工完毕的阶段，其质量对整个过程将有重要影响。分类器的质量非常大程度上由特征属性、特征属性划分及训练样本质量决定。

      第二阶段——分类器训练阶段，这个阶段的任务就是生成分类器。主要工作是计算每一个类别在训练样本中的出现频率及每一个特征属性划分对每一个类别的条件概率预计，并将结果记录。其输入是特征属性和训练样本。输出是分类器。

这一阶段是机械性阶段，依据前面讨论的公式能够由程序自己主动计算完毕。

      第三阶段——应用阶段。这个阶段的任务是使用分类器对待分类项进行分类，其输入是分类器和待分类项，输出是待分类项与类别的映射关系。这一阶段也是机械性阶段，由程序完毕。

---

3、样例+代码

    汽车有6个属性。每一个属性都有几种类别，依据这6个属性来推断汽车的性价比Classvalue怎样。 ClassValues有下面几种情况unacc,acc, good,vgood

        buying（ vhigh,high,med,low）

maint（vhigh,high,med,low）

 doors（ 2,3,4,5more）

persons（2,4,more）

lug_boot（ small ,med,big）

safety（ low,med,high）

ClassValues（ unacc,acc, good,vgood）

执行结果：

classvalue的概率：

    unacc         acc         good    vgood

0.73333335    0.23037037    0.017037038    0.01925926    

-------------------------------------------------------------------------

P(ai|yi)--表示每一个类别条件下各个特征属性划分的概率：

          unacc        acc         good    vgood

buying:

0.36363637   0.23151125     0.0      0.0   

0.3272727   0.34726688   0.0   0.0   

0.27070707   0.3697749   1.0   1.0   

0.038383838   0.051446944   0.0   0.0   

maint:

0.32929292   0.16720258   0.0   0.0   

0.25454545   0.23151125   0.0   0.0   

0.20808081   0.3376206   0.0   0.5   

0.20808081   0.2636656   1.0   0.5   

doors:

0.2777778   0.21543409   0.2173913   0.15384616   

0.25757575   0.27009645   0.26086956   0.23076923   

0.23232323   0.25723472   0.26086956   0.30769232   

0.23232323   0.25723472   0.26086956   0.30769232   

persons:

0.45454547   0.0   0.0   0.0   

0.27070707   0.5080386   0.5217391   0.46153846   

0.27474746   0.49196142   0.47826087   0.53846157   

lug_boot:

0.37373737   0.23472668   0.3043478   0.0   

0.32525253   0.35369775   0.3478261   0.3846154   

0.3010101   0.41157556   0.3478261   0.61538464   

safety:

0.45454547   0.0   0.0   0.0   

0.31111112   0.414791   0.5652174   0.0   

0.23434344   0.585209   0.4347826   1.0   

-----------------------------------------------------------------------------------------

predict样本的检測结果（每一条信息的unacc、acc、good、vgood的概率）：

unacc  acc       good       vgood     是否和待測样本的结果相等

1.6628232E-4  0.0  0.0  0.0  true

1.13811E-4  0.0  0.0  0.0  true

8.572777E-5  0.0  0.0  0.0  true

1.4471056E-4  0.0  0.0  0.0  true

9.904634E-5  0.0  0.0  0.0  true

7.460633E-5  0.0  0.0  0.0  true

1.3392468E-4  0.0  0.0  0.0  true

9.1664E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.904561E-5  0.0  0.0  0.0  true

9.903035E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.778078E-5  2.521432E-5  0.0  0.0  true

5.105565E-5  3.5573692E-5  0.0  0.0  false

8.618317E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.8987593E-5  3.799418E-5  0.0  0.0  false

4.4432214E-5  5.3604195E-5  0.0  0.0  true

7.975958E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.4591E-5  4.421141E-5  0.0  0.0  false

4.1120496E-5  6.237579E-5  0.0  0.0  true

1.0050841E-4  0.0  0.0  0.0  true

6.8792426E-5  2.4416398E-5  0.0  0.0  true

5.181767E-5  3.444794E-5  0.0  0.0  false

8.746948E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.9868E-5  3.6791833E-5  0.0  0.0  false

4.5095378E-5  5.1907857E-5  0.0  0.0  true

8.095002E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.540579E-5  4.2812317E-5  0.0  0.0  false

4.173423E-5  6.040187E-5  0.0  0.0  true

1.6628232E-4  0.0  0.0  0.0  true

1.13811E-4  0.0  0.0  0.0  true

8.572777E-5  0.0  0.0  0.0  true

1.4471056E-4  0.0  0.0  0.0  true

9.904634E-5  0.0  0.0  0.0  true

7.460633E-5  0.0  0.0  0.0  true

1.3392468E-4  0.0  0.0  0.0  true

9.1664E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.904561E-5  0.0  0.0  0.0  true

9.903035E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.778078E-5  2.521432E-5  0.0  0.0  true

5.105565E-5  3.5573692E-5  0.0  0.0  false

8.618317E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.8987593E-5  3.799418E-5  0.0  0.0  false

4.4432214E-5  5.3604195E-5  0.0  0.0  true

7.975958E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.4591E-5  4.421141E-5  0.0  0.0  false

4.1120496E-5  6.237579E-5  0.0  0.0  true

1.0050841E-4  0.0  0.0  0.0  true

6.8792426E-5  2.4416398E-5  0.0  0.0  true

5.181767E-5  3.444794E-5  0.0  0.0  false

8.746948E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.9868E-5  3.6791833E-5  0.0  0.0  false

4.5095378E-5  5.1907857E-5  0.0  0.0  true

8.095002E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.540579E-5  4.2812317E-5  0.0  0.0  false

4.173423E-5  6.040187E-5  0.0  0.0  true

1.5368586E-4  0.0  0.0  0.0  true

1.0518943E-4  0.0  0.0  0.0  true

7.923359E-5  0.0  0.0  0.0  true

1.3374824E-4  0.0  0.0  0.0  true

9.154323E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.895464E-5  0.0  0.0  0.0  true

1.2377942E-4  0.0  0.0  0.0  true

8.472014E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.381517E-5  0.0  0.0  0.0  true

9.152846E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.264615E-5  2.9238912E-5  0.0  0.0  false

4.7188005E-5  4.12518E-5  0.0  0.0  false

7.96545E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.451908E-5  4.4058637E-5  0.0  0.0  false

4.106632E-5  6.2160245E-5  0.0  0.0  true

7.371752E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.0455546E-5  5.126823E-5  0.0  0.0  true

3.8005477E-5  7.2331924E-5  0.0  0.0  false

9.289455E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.358116E-5  2.831363E-5  0.0  0.0  true

4.7892303E-5  3.994636E-5  0.0  0.0  true

8.084337E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.5332795E-5  4.2664375E-5  0.0  0.0  false

4.167925E-5  6.019315E-5  0.0  0.0  true

7.481778E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.120861E-5  4.964582E-5  0.0  0.0  false

3.8572718E-5  7.004294E-5  0.0  0.0  false

1.4250868E-4  0.0  0.0  0.0  true

9.7539276E-5  0.0  0.0  0.0  true

7.347114E-5  0.0  0.0  0.0  true

1.2402107E-4  0.0  0.0  0.0  true

8.4885534E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.3939755E-5  0.0  0.0  0.0  true

1.1477727E-4  0.0  0.0  0.0  true

7.855866E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.9174057E-5  0.0  0.0  0.0  true

8.4871834E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.8090056E-5  3.6657737E-5  0.0  0.0  false

4.3756147E-5  5.171867E-5  0.0  0.0  true

7.386144E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.0554052E-5  5.523769E-5  0.0  0.0  true

3.8079674E-5  7.793224E-5  0.0  0.0  true

6.835624E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.6786045E-5  6.427659E-5  0.0  0.0  true

3.524144E-5  9.068479E-5  0.0  0.0  false

8.613858E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.895707E-5  3.5497684E-5  0.0  0.0  false

4.4409222E-5  5.0082002E-5  0.0  0.0  true

7.496384E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.1308587E-5  5.348966E-5  0.0  0.0  true

3.8648024E-5  7.5466036E-5  0.0  0.0  false

6.9376474E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.7484344E-5  6.2242514E-5  0.0  0.0  true

3.5767425E-5  8.781502E-5  0.0  0.0  false

1.2853726E-4  0.0  0.0  0.0  true

8.797661E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.626809E-5  0.0  0.0  0.0  true

1.1186215E-4  0.0  0.0  0.0  true

7.6563425E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.7671154E-5  0.0  0.0  0.0  true

1.03524595E-4  0.0  0.0  0.0  true

7.085683E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.337268E-5  0.0  0.0  0.0  true

7.655107E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.2394953E-5  3.4912133E-5  0.0  0.0  false

3.946633E-5  4.9255876E-5  0.0  0.0  true

6.662012E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.559777E-5  5.2607324E-5  0.0  0.0  true

3.4346373E-5  7.4221185E-5  0.0  0.0  false

6.1654646E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.219918E-5  6.12158E-5  0.0  0.0  true

3.1786396E-5  8.636647E-5  0.0  0.0  false

7.769362E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.3176966E-5  3.380732E-5  0.0  0.0  false

4.0055376E-5  4.7697144E-5  0.0  0.0  true

6.761445E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.6278332E-5  5.0942537E-5  0.0  0.0  true

3.4859004E-5  7.187241E-5  0.0  0.0  false

6.257486E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.2829015E-5  5.9278587E-5  0.0  0.0  true

3.2260818E-5  8.363336E-5  0.0  0.0  false

1.2853726E-4  0.0  0.0  0.0  true

8.797661E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.626809E-5  0.0  0.0  0.0  true

1.1186215E-4  0.0  0.0  0.0  true

7.6563425E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.7671154E-5  0.0  0.0  0.0  true

1.03524595E-4  0.0  0.0  0.0  true

7.085683E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.337268E-5  0.0  0.0  0.0  true

7.655107E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.2394953E-5  3.4912133E-5  0.0  0.0  false

3.946633E-5  4.9255876E-5  0.0  0.0  true

6.662012E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.559777E-5  5.2607324E-5  0.0  0.0  true

3.4346373E-5  7.4221185E-5  0.0  0.0  false

6.1654646E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.219918E-5  6.12158E-5  0.0  0.0  true

3.1786396E-5  8.636647E-5  0.0  0.0  false

7.769362E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.3176966E-5  3.380732E-5  0.0  0.0  false

4.0055376E-5  4.7697144E-5  0.0  0.0  true

6.761445E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.6278332E-5  5.0942537E-5  0.0  0.0  true

3.4859004E-5  7.187241E-5  0.0  0.0  false

6.257486E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.2829015E-5  5.9278587E-5  0.0  0.0  true

3.2260818E-5  8.363336E-5  0.0  0.0  false

1.256321E-4  0.0  0.0  0.0  true

8.5988184E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.477032E-5  0.0  0.0  0.0  true

1.0933388E-4  0.0  0.0  0.0  true

7.483296E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.6367688E-5  0.0  0.0  0.0  true

1.0118476E-4  0.0  0.0  0.0  true

6.925535E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.2166368E-5  0.0  0.0  0.0  true

7.4820884E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.121074E-5  4.2640084E-5  0.0  0.0  false

3.8574322E-5  6.015888E-5  0.0  0.0  false

6.511439E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.4567187E-5  6.4252185E-5  0.0  0.0  true

3.357009E-5  9.065037E-5  0.0  0.0  false

6.0261147E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.1245406E-5  7.4766176E-5  0.0  0.0  false

3.1067968E-5  1.0548406E-4  0.0  0.0  false

7.593761E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.1975076E-5  4.1290714E-5  0.0  0.0  true

3.9150058E-5  5.8255115E-5  0.0  0.0  false

6.608625E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.5232366E-5  6.221889E-5  0.0  0.0  true

3.4071134E-5  8.7781686E-5  0.0  0.0  false

6.1160565E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.1861007E-5  7.240016E-5  0.0  0.0  false

3.153167E-5  1.0214596E-4  0.0  0.0  false

1.164952E-4  0.0  0.0  0.0  true

7.973449E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.0059745E-5  0.0  0.0  0.0  true

1.0138231E-4  0.0  0.0  0.0  true

6.939056E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.2268213E-5  0.0  0.0  0.0  true

9.382587E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.421859E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.8372443E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.937936E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.748632E-5  5.3459207E-5  0.0  0.0  true

3.5768913E-5  7.5423064E-5  0.0  0.0  false

6.0378796E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.1325933E-5  8.055497E-5  0.0  0.0  true

3.1128624E-5  1.136512E-4  0.0  0.0  false

5.5878514E-5  0.0  0.0  0.0  true

3.8245737E-5  9.373669E-5  0.0  0.0  false

2.8808478E-5  1.3224866E-4  0.0  0.0  false

7.041487E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.8195066E-5  5.176746E-5  0.0  0.0  true

3.6302776E-5  7.303626E-5  0.0  0.0  false

6.127997E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.1942734E-5  7.800576E-5  0.0  0.0  false

3.1593227E-5  1.10054636E-4  0.0  0.0  false

5.6712517E-5  0.0  0.0  0.0  true

3.8816568E-5  9.077034E-5  0.0  0.0  false

2.9238454E-5  1.2806358E-4  0.0  0.0  false

1.05074105E-4  0.0  0.0  0.0  true

7.1917384E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.4171538E-5  0.0  0.0  0.0  true

9.144287E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.258756E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.714388E-5  0.0  0.0  0.0  true

8.462725E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.792265E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.363005E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.257746E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.2830798E-5  5.091353E-5  0.0  0.0  true

3.226216E-5  7.183149E-5  0.0  0.0  false

5.445931E-5  0.0  0.0  0.0  true

3.727437E-5  7.671902E-5  0.0  0.0  false

2.8076798E-5  1.0823924E-4  0.0  0.0  false

5.0400227E-5  0.0  0.0  0.0  true

3.4496155E-5  8.9273046E-5  0.0  0.0  false

2.5984118E-5  1.2595112E-4  0.0  0.0  false

6.3511456E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.347006E-5  4.9302344E-5  0.0  0.0  true

3.2743683E-5  6.9558344E-5  0.0  0.0  false

5.5272132E-5  0.0  0.0  0.0  true

3.78307E-5  7.42912E-5  0.0  0.0  false

2.8495853E-5  1.04813946E-4  0.0  0.0  false

5.1152467E-5  0.0  0.0  0.0  true

3.501102E-5  8.6447944E-5  0.0  0.0  false

2.637194E-5  1.2196531E-4  0.0  0.0  false

1.05074105E-4  0.0  0.0  0.0  true

7.1917384E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.4171538E-5  0.0  0.0  0.0  true

9.144287E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.258756E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.714388E-5  0.0  0.0  0.0  true

8.462725E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.792265E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.363005E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.257746E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.2830798E-5  5.091353E-5  0.0  0.0  true

3.226216E-5  7.183149E-5  0.0  0.0  false

5.445931E-5  0.0  0.0  0.0  true

3.727437E-5  7.671902E-5  0.0  0.0  false

2.8076798E-5  1.0823924E-4  0.0  0.0  false

5.0400227E-5  0.0  0.0  0.0  true

3.4496155E-5  8.9273046E-5  0.0  0.0  false

2.5984118E-5  1.2595112E-4  0.0  0.0  false

6.3511456E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.347006E-5  4.9302344E-5  0.0  0.0  true

3.2743683E-5  6.9558344E-5  0.0  0.0  false

5.5272132E-5  0.0  0.0  0.0  true

3.78307E-5  7.42912E-5  0.0  0.0  false

2.8495853E-5  1.04813946E-4  0.0  0.0  false

5.1152467E-5  0.0  0.0  0.0  true

3.501102E-5  8.6447944E-5  0.0  0.0  false

2.637194E-5  1.2196531E-4  0.0  0.0  false

1.256321E-4  0.0  0.0  0.0  true

8.5988184E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.477032E-5  0.0  0.0  0.0  true

1.0933388E-4  0.0  0.0  0.0  true

7.483296E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.6367688E-5  0.0  0.0  0.0  true

1.0118476E-4  0.0  0.0  0.0  true

6.925535E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.2166368E-5  0.0  0.0  0.0  true

7.4820884E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.121074E-5  3.3299875E-5  0.0  0.0  false

3.8574322E-5  4.698122E-5  0.0  0.0  false

6.511439E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.4567187E-5  5.0177896E-5  0.0  0.0  true

3.357009E-5  7.079362E-5  0.0  0.0  false

6.0261147E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.1245406E-5  5.838882E-5  0.0  0.0  false

3.1067968E-5  8.237803E-5  0.0  0.0  false

7.593761E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.1975076E-5  3.224608E-5  0.0  0.0  true

3.9150058E-5  4.5494467E-5  0.0  0.0  false

6.608625E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.5232366E-5  4.8589984E-5  0.0  0.0  true

3.4071134E-5  6.855331E-5  0.0  0.0  false

6.1160565E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.1861007E-5  5.6541074E-5  0.0  0.0  false

3.153167E-5  7.9771125E-5  0.0  0.0  false

1.164952E-4  0.0  0.0  0.0  true

7.973449E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.0059745E-5  0.0  0.0  0.0  true

1.0138231E-4  0.0  0.0  0.0  true

6.939056E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.2268213E-5  0.0  0.0  0.0  true

9.382587E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.421859E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.8372443E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.937936E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.748632E-5  4.1749092E-5  0.0  0.0  false

3.5768913E-5  5.890182E-5  0.0  0.0  false

6.0378796E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.1325933E-5  6.2909596E-5  0.0  0.0  true

3.1128624E-5  8.875617E-5  0.0  0.0  false

5.5878514E-5  0.0  0.0  0.0  true

3.8245737E-5  7.320389E-5  0.0  0.0  false

2.8808478E-5  1.03279905E-4  0.0  0.0  false

7.041487E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.8195066E-5  4.042792E-5  0.0  0.0  false

3.6302776E-5  5.7037836E-5  0.0  0.0  false

6.127997E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.1942734E-5  6.0918785E-5  0.0  0.0  false

3.1593227E-5  8.594743E-5  0.0  0.0  false

5.6712517E-5  0.0  0.0  0.0  true

3.8816568E-5  7.088731E-5  0.0  0.0  false

2.9238454E-5  1.0001155E-4  0.0  0.0  false

1.05074105E-4  0.0  0.0  0.0  true

7.1917384E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.4171538E-5  0.0  0.0  0.0  true

9.144287E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.258756E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.714388E-5  0.0  0.0  0.0  true

8.462725E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.792265E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.363005E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.257746E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.2830798E-5  3.9761042E-5  0.0  0.0  false

3.226216E-5  5.609697E-5  0.0  0.0  false

5.445931E-5  0.0  0.0  0.0  true

3.727437E-5  5.9913902E-5  0.0  0.0  false

2.8076798E-5  8.452969E-5  0.0  0.0  false

5.0400227E-5  0.0  0.0  0.0  true

3.4496155E-5  6.971799E-5  0.0  0.0  false

2.5984118E-5  9.8361816E-5  0.0  0.0  false

6.3511456E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.347006E-5  3.850278E-5  0.0  0.0  false

3.2743683E-5  5.432175E-5  0.0  0.0  false

5.5272132E-5  0.0  0.0  0.0  true

3.78307E-5  5.801789E-5  0.0  0.0  false

2.8495853E-5  8.18547E-5  0.0  0.0  false

5.1152467E-5  0.0  0.0  0.0  true

3.501102E-5  6.7511726E-5  0.0  0.0  false

2.637194E-5  9.52491E-5  0.0  0.0  false

1.05074105E-4  0.0  0.0  0.0  true

7.1917384E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.4171538E-5  0.0  0.0  0.0  true

9.144287E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.258756E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.714388E-5  0.0  0.0  0.0  true

8.462725E-5  0.0  0.0  0.0  true

5.792265E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.363005E-5  0.0  0.0  0.0  true

6.257746E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.2830798E-5  3.9761042E-5  0.0  0.0  false

3.226216E-5  5.609697E-5  0.0  0.0  false

5.445931E-5  0.0  0.0  0.0  true

3.727437E-5  5.9913902E-5  0.0  0.0  false

2.8076798E-5  8.452969E-5  0.0  0.0  false

5.0400227E-5  0.0  0.0  0.0  true

3.4496155E-5  6.971799E-5  0.0  0.0  false

2.5984118E-5  9.8361816E-5  0.0  0.0  false

6.3511456E-5  0.0  0.0  0.0  true

4.347006E-5  3.850278E-5  0.0  0.0  false

3.2743683E-5  5.432175E-5  0.0  0.0  false

5.5272132E-5  0.0  0.0  0.0  true

3.78307E-5  5.801789E-5  0.0  0.0  false

2.8495853E-5  8.18547E-5  0.0  0.0  false

5.1152467E-5  0.0  0.0  0.0  true

3.501102E-5  6.7511726E-5  0.0  0.0  false

2.637194E-5  9.52491E-5  0.0  0.0  false

--------------------------------------------------------------------------------------------------

经过训练后的结果。用測试数据測得

分类器的准确率为：68.783066%

朴素贝叶斯java代码下载：

朴素贝叶斯代码下载