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【学习笔记】分类算法-朴素贝叶斯算法

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朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一个非常简单，但是实用性很强的分类模型。朴素贝叶斯分类器的构造基础是贝叶斯理论。

概率论基础

概率定义为一件事情发生的可能性。事情发生的概率可以 通过观测数据中的事件发生次数来计算，事件发生的概率等于该事件发生次数除以所有事件发生的总次数。举一些例子：

  • 扔出一个硬币，结果头像朝上
  • 某天是晴天
  • 某个单词在未知文档中出现

我们将事件的概率记作P(X)，那么假设这一事件X属于样本空间中的一个类别，那么

问题：

  1. 女神喜欢的概率？
    答案：4/7
  2. 职业是程序员并且体型匀称的概率？
    答案：P(程序员, 匀称)=(3/7) * (4/7) = 12/49
  3. 在女神喜欢的条件下，职业是程序员的概率？
    答案：2/4 = 1/2
  4. 在女神喜欢的条件下，职业是产品，体重是超重的概率？
    答案：P(产品, 超重|喜欢) = P(产品|喜欢) P(超重|喜欢) = (1/2) * (1/4) = 1/8

联合概率和条件概率

联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率。记作：P(A,B)

条件概率：就是事件A在另外一个事件B已经发生的条件下发生的概率。记作P(A | B)

特性：P(A1, A2|B) = P(A1,B)P(A2|B)

注意：此条件概率的成立，是由于A1,A2相互独立的结果

朴素贝叶斯-贝叶斯公式

首先我们给出该公式的表示：

注：W为给定文档的特征值（频数统计，预测文档提供），C为文档类别

贝叶斯公式最常用于文本分类，上式左边可以理解为：

其中C可以是不同类别

公式分为三个部分：

训练集统计结果(指定统计词频)：

特征\统计 科技（30篇） 娱乐（60篇） 汇总（90篇）
商场 9 51 60
影院 8 56 64
支付宝 20 15 35
云计算 63 0 63
汇总(求和) 100 121 221

现有一篇被预测文档：出现了影院，支付宝，云计算，计算属于科技、娱乐的类别概率？

科技：P(科技|影院,支付宝,云计算) = P(影院,支付宝,云计算|科技) * P(科技) = (8/100) * (20/100) * (63/100) * (30/90) = 0.00336

娱乐：P(娱乐|影院,支付宝,云计算) = P(影院,支付宝,云计算|娱乐) * P(娱乐) = (56/121) * (15/121) * (0/121) * (60/90) = 0

上面计算的属于娱乐的概率为0是否不合理？

拉普拉斯平滑

上面的例子我们得出娱乐的概率为0，这是不合理的，如果词频列表里面有很多出现次数为0，很可能计算结果都为0。

解决方法：拉普拉斯平滑系数

α指定的系数一般为1，m为训练文本中统计出的特征词的个数。

重新计算如下：

科技：P(科技|影院,支付宝,云计算) = P(影院,支付宝,云计算|科技) * P(科技) = (8+1)/(100+(14)) * ((20+1)/(100+(14))) * ((63+1)/(100+(1*4))) * (30/90) = 0.0035844333181611282

娱乐：P(娱乐|影院,支付宝,云计算) = P(影院,支付宝,云计算|娱乐) * P(娱乐) = (56+1)/(121+14) * (15+1)/(121+14) * (0+1)/(121+1*4) * (60/90) = 0.00031129599999999997

sklearn朴素贝叶斯API

sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha = 1.0)：朴素贝叶斯分类

alpha：拉普拉斯平滑系数

案例：sklearn20类新闻分类

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 加载新闻数据
news = fetch_20newsgroups()

# 进行切割
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(news.data, 
    news.target, test_size=0.25)

# 特征提取
tfidf = TfidfVectorizer()
x_train = tfidf.fit_transform(x_train)
x_test = tfidf.transform(x_test)
# print(tfidf.get_feature_names)

mlt = MultinomialNB(alpha=1.0)
mlt.fit(x_train, y_train)
y_predict = mlt.predict(x_test)
print("预测的文章类别为：", y_predict)
print("准确率为：", mlt.score(x_test, y_test))

运行结果：

预测的文章类别为： [ 2  9 12 ...  9 12 12]
准确率为： 0.8370448921880523

朴素贝叶斯分类优缺点

优点：

  • 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率。
  • 对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。
  • 分类准确度高，速度快

缺点：

  • 需要知道先验概率P(F1,F2,…|C)，因此在某些时候会由于假设的先验模型的原因导致预测效果不佳。
posted @ 2019-03-18 21:32  coder-qi  阅读(1026)  评论(0)  编辑  收藏  举报