朴素贝叶斯算法

最为广泛的两种分类模型是 决策树模型(Decision Tree Model) 和 朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。

朴素贝叶斯算法思路

朴素贝叶斯法是基于 贝叶斯定理与特征条件独立假设 的分类方法，按照以前 决策树 的数据，利用朴素贝叶斯进行分类：

假设存在如下一组信息：

天气	气温	湿度	风	外出
晴朗	高温	高	无风	no
晴朗	高温	高	有风	no
多云	高温	高	无风	yes
下雨	温暖	高	无风	yes
下雨	寒冷	正常	无风	yes
下雨	寒冷	正常	有风	no
多云	寒冷	正常	有风	yes
晴朗	温暖	高	无风	no
晴朗	寒冷	正常	无风	yes
下雨	温暖	正常	无风	yes
晴朗	温暖	正常	有风	yes
多云	温暖	高	有风	yes
多云	高温	正常	无风	yes
下雨	温暖	高	有风	no

将上面的表格整理一下如下：

天气	yes	no	气温	yes	no	湿度	yes	no	风	yes	no	外出	yes	no
晴朗	2	3	高温	2	2	高	3	4	无风	6	2	外出	9	5
多云	4	0	温暖	4	2	正常	6	1	有风	3	3
下雨	3	2	寒冷	3	1

假设所有的变量都是 独立的 ，那么在以下天气中是否该外出：

evidence = ['晴朗', '寒冷', '高', '有风']

将上述事件记为 E ， E = [E1, E2, E3, E4] , 当A、B相互独立时，由：

得贝叶斯定理：

得：

又因为4个指标是相互独立的，所以：

带入计算得到：

P(yes|E)*P(E)=2/9×3/9×3/9×3/9×9/14=0.0053
P(no|E)*P(E)=3/5×1/5×4/5×3/5×5/14=0.0206

外出概率：0.005291005291005291，不外出概率：0.02057142857142857，不适合外出！

朴素贝叶斯算法代码

朴素贝叶斯最重要的是构造 训练样本 ，将表：

天气	yes	no	气温	yes	no	湿度	yes	no	风	yes	no	外出	yes	no
晴朗	2	3	高温	2	2	高	3	4	无风	6	2	外出	9	5
多云	4	0	温暖	4	2	正常	6	1	有风	3	3
下雨	3	2	寒冷	3	1

转化为字典：

newcondition = {'高温': {'no': 0.4, 'yes': 0.2222222222222222}, '高': {'no': 0.8, 'yes': 0.3333333333333333}, '有风': {'no': 0.6, 'yes': 0.3333333333333333}, '温暖': {'no': 0.4, 'yes': 0.4444444444444444}, '多云': {'yes': 0.4444444444444444}, '寒冷': {'no': 0.2, 'yes': 0.3333333333333333}, '正常': {'no': 0.2, 'yes': 0.6666666666666666}, '下雨': {'no': 0.4, 'yes': 0.3333333333333333}, '无风': {'no': 0.4, 'yes': 0.6666666666666666}, '晴朗': {'no': 0.6, 'yes': 0.2222222222222222}}

newresult = {'no': 0.35714285714285715, 'yes': 0.6428571428571429}

最后相乘计算出概率即可：

# 判断是否外出
def judgeresult(newcondition, newresult, weather):
    yesresult = 1
    noresult = 1
    for item in weather:
        # 外出的概率
        yesresult = yesresult * newcondition[item]["yes"]
        noresult = noresult * newcondition[item]["no"]

    yesresult = yesresult * newresult["yes"]
    noresult = noresult * newresult["no"]

    if yesresult >= noresult:
        print("外出概率：" + str(yesresult) + "，不外出概率：" + str(noresult) + "，适合外出！")
    else:
        print("外出概率：" + str(yesresult) + "，不外出概率：" + str(noresult) + "，不适合外出！")

最终结果为：

外出概率：0.005291005291005291，不外出概率：0.02057142857142857，不适合外出！

python的完成代码在我的博客上面：

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