Python实现朴素贝叶斯分类器的方法详解

Python  /  管理员 发布于 7年前   165

本文实例讲述了Python实现朴素贝叶斯分类器的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：

贝叶斯定理

贝叶斯定理是通过对观测值概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的定理，在概率论中具有重要地位。

先验概率分布(边缘概率)是指基于主观判断而非样本分布的概率分布，后验概率(条件概率)是根据样本分布和未知参数的先验概率分布求得的条件概率分布。

贝叶斯公式：

P(A∩B) = P(A)*P(B|A) = P(B)*P(A|B)

变形得：

P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)

其中

• P(A)是A的先验概率或边缘概率，称作"先验"是因为它不考虑B因素。
• P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也称作A的后验概率。
• P(B|A)是已知A发生后B的条件概率，也称作B的后验概率，这里称作似然度。
• P(B)是B的先验概率或边缘概率，这里称作标准化常量。
• P(B|A)/P(B)称作标准似然度。

朴素贝叶斯分类(Naive Bayes)

朴素贝叶斯分类器在估计类条件概率时假设属性之间条件独立。

首先定义

• x = {a1,a2,...}为一个样本向量，a为一个特征属性
• div = {d1 = [l1,u1],...} 特征属性的一个划分
• class = {y1,y2,...}样本所属的类别

算法流程：

(1) 通过样本集中类别的分布，对每个类别计算先验概率p(y[i])

(2) 计算每个类别下每个特征属性划分的频率p(a[j] in d[k] | y[i])

(3) 计算每个样本的p(x|y[i])

p(x|y[i]) = p(a[1] in d | y[i]) * p(a[2] in d | y[i]) * ...

样本的所有特征属性已知，所以特征属性所属的区间d已知。

可以通过(2)确定p(a[k] in d | y[i])的值，从而求得p(x|y[i])。

(4) 由贝叶斯定理得：

p(y[i]|x) = ( p(x|y[i]) * p(y[i]) ) / p(x)

因为分母相同，只需计算分子。

p(y[i]|x)是观测样本属于分类y[i]的概率，找出最大概率对应的分类作为分类结果。

示例：

导入数据集

{a1 = 0, a2 = 0, C = 0} {a1 = 0, a2 = 0, C = 1}{a1 = 0, a2 = 0, C = 0} {a1 = 0, a2 = 0, C = 1}{a1 = 0, a2 = 0, C = 0} {a1 = 0, a2 = 0, C = 1}{a1 = 1, a2 = 0, C = 0} {a1 = 0, a2 = 0, C = 1}{a1 = 1, a2 = 0, C = 0} {a1 = 0, a2 = 0, C = 1}{a1 = 1, a2 = 0, C = 0} {a1 = 1, a2 = 0, C = 1}{a1 = 1, a2 = 1, C = 0} {a1 = 1, a2 = 0, C = 1}{a1 = 1, a2 = 1, C = 0} {a1 = 1, a2 = 1, C = 1}{a1 = 1, a2 = 1, C = 0} {a1 = 1, a2 = 1, C = 1}{a1 = 1, a2 = 1, C = 0} {a1 = 1, a2 = 1, C = 1}

计算类别的先验概率

P(C = 0) = 0.5P(C = 1) = 0.5

计算每个特征属性条件概率：

P(a1 = 0 | C = 0) = 0.3P(a1 = 1 | C = 0) = 0.7P(a2 = 0 | C = 0) = 0.4P(a2 = 1 | C = 0) = 0.6P(a1 = 0 | C = 1) = 0.5P(a1 = 1 | C = 1) = 0.5P(a2 = 0 | C = 1) = 0.7P(a2 = 1 | C = 1) = 0.3

测试样本：

x = { a1 = 1, a2 = 2}p(x | C = 0) = p(a1 = 1 | C = 0) * p( 2 = 2 | C = 0) = 0.3 * 0.6 = 0.18p(x | C = 1) = p(a1 = 1 | C = 1) * p (a2 = 2 | C = 1) = 0.5 * 0.3 = 0.15

计算P(C | x) * p(x):

P(C = 0) * p(x | C = 1) = 0.5 * 0.18 = 0.09P(C = 1) * p(x | C = 2) = 0.5 * 0.15 = 0.075

所以认为测试样本属于类型C1

Python实现

朴素贝叶斯分类器的训练过程为计算(1),(2)中的概率表，应用过程为计算(3),(4)并寻找最大值。

还是使用原来的接口进行类封装：

from numpy import *class NaiveBayesClassifier(object):  def __init__(self):    self.dataMat = list()    self.labelMat = list()    self.pLabel1 = 0    self.p0Vec = list()    self.p1Vec = list()  def loadDataSet(self,filename):    fr = open(filename)    for line in fr.readlines():      lineArr = line.strip().split()      dataLine = list()      for i in lineArr:        dataLine.append(float(i))      label = dataLine.pop() # pop the last column referring to label      self.dataMat.append(dataLine)      self.labelMat.append(int(label))  def train(self):    dataNum = len(self.dataMat)    featureNum = len(self.dataMat[0])    self.pLabel1 = sum(self.labelMat)/float(dataNum)    p0Num = zeros(featureNum)    p1Num = zeros(featureNum)    p0Denom = 1.0    p1Denom = 1.0    for i in range(dataNum):      if self.labelMat[i] == 1:        p1Num += self.dataMat[i]        p1Denom += sum(self.dataMat[i])      else:        p0Num += self.dataMat[i]        p0Denom += sum(self.dataMat[i])    self.p0Vec = p0Num/p0Denom    self.p1Vec = p1Num/p1Denom  def classify(self, data):    p1 = reduce(lambda x, y: x * y, data * self.p1Vec) * self.pLabel1    p0 = reduce(lambda x, y: x * y, data * self.p0Vec) * (1.0 - self.pLabel1)    if p1 > p0:      return 1    else:      return 0  def test(self):    self.loadDataSet('testNB.txt')    self.train()    print(self.classify([1, 2]))if __name__ == '__main__':  NB = NaiveBayesClassifier()  NB.test()

Matlab

Matlab的标准工具箱提供了对朴素贝叶斯分类器的支持：

trainData = [0 1; -1 0; 2 2; 3 3; -2 -1;-4.5 -4; 2 -1; -1 -3];group = [1 1 -1 -1 1 1 -1 -1]';model = fitcnb(trainData, group)testData = [5 2;3 1;-4 -3];predict(model, testData)

fitcnb用来训练模型，predict用来预测。

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。