机器学习 朴素贝叶斯算法 6

朴素贝叶斯算法

概率基础：

定义：一件事情发生的可能性
联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立。
公式：p（A，B）=p（A）*p（B）

条件概率：就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下发生概率。
公式：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。

1. 女神喜欢的概率：
   4/7
2. 职业时程序员并且体型匀称的概率：
   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：
   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：
   p(产品，超重|喜欢)=（1/2）*（1/4）=1/8

朴素贝叶斯算法：

朴素：条件独立。

公式：

P（科技|词1，词2，词3…）=P（f1，f2，f3|科技）p（科技）/ p（w）

P（娱乐|词1，词2，词3…）=P（f1，f2，f3|娱乐）p（娱乐）/ p（w）

例：

现有一篇预测文档：出现了 影院，支付宝，云计算，计算属于科技、娱乐的类别概率？
解答：
属于科技的概率：
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）=0.00456109
属于娱乐的概率：
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

注意：属于某个类别为0，合理嘛？当然不合理，解决办法：拉普拉斯平滑系数。

拉普拉斯平滑

公式：

a为指定的系数一般为1，m为训练文档中统计出的特征词个数。
所以属于娱乐的概率：
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+14）（60/90）=0.001

sklearn朴素贝叶斯实现API：

sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha=1.0)

• 朴素贝叶斯分类
• slpha:拉普拉斯平滑系数

算法案例：

• sklearn20类新闻分类。
• 20 个新闻组数据集包含20个主题的18000个新闻组帖子。

流程：

1. 加载20类新闻数据，并进行分析
2. 生成文章特征词
3. 朴素贝叶斯estimator流程进行预测

源代码：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB


def naviebayes():
    """
    朴素贝叶斯进行文本分类
    """
    #导入文本
    news=fetch_20newsgroups(subset="all")
    #进行数据分割
    x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(news.data,news.target,test_size=0.25)
    
    #对数据集进行特征抽取
    tf =TfidfVectorizer()
    
    #以训练集当中的词的列表进行每篇文章重要性统计
    x_train=tf.fit_transform(x_train)
    x_test=tf.transform(x_test)
    
    #进行朴素贝叶斯算法的预测
    mlt=MultinomialNB(alpha=1.0)
    print("预测文章的类别：",x_train)#查看类型
    mlt.fit(x_train,y_train)
    y_predict=mlt.predict(x_test)
    
    # 得出准备率
    print("准确率：",mlt.score(x_test,y_test))
    return None

if __name__=="__main__":
    naviebayes()
    

运行：

总结：

朴素贝叶斯：文本分类。但是使用神经网络效果要更好一些。

• 训练集误差大，结果肯定不好。
• 不需要调参数。

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：

• 由于使用了样本属性独立性的假设，所以如果样本属性有关联时其效果不好。
• 训练集当中去进行统计词这些工作，会对结果造成干扰。