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

#coding=utf-8from numpy import *def loadDataSet():    postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],                 ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'],                 ['my', 'dalmation', 'is', 'so', 'cute', 'I', 'love', 'him'],                 ['stop', 'posting', 'stupid', 'worthless', 'garbage'],                 ['mr', 'licks', 'ate', 'my', 'steak', 'how', 'to', 'stop', 'him'],                 ['quit', 'buying', 'worthless', 'dog', 'food', 'stupid']]    classVec = [0,1,0,1,0,1]    #1 is abusive, 0 not    return postingList,classVec#创建一个带有所有单词的列表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#另一种模型    def bagOfWords2VecMN(vocabList, inputSet):    returnVec = [0]*len(vocabList)    for word in inputSet:        if word in vocabList:            returnVec[vocabList.index(word)] += 1    return returnVecdef trainNB0(trainMatrix,trainCatergory):    numTrainDoc = len(trainMatrix)    numWords = len(trainMatrix[0])    pAbusive = sum(trainCatergory)/float(numTrainDoc)    #防止多个概率的成绩当中的一个为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)#处于精度的考虑，否则很可能到限归零    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()