朴素贝叶斯算法的python实现

bmwm3

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|C[1])和P(w|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 #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 == 1:
  48             p1Num +=trainMatrix
  49             p1Denom += sum(trainMatrix)
  50         else:
  51             p0Num +=trainMatrix
  52             p0Denom += sum(trainMatrix)
  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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