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一、 朴素贝叶斯简介

1，什么是朴素贝叶斯分类方法

(特征相互之间独立时使用;不需要调参)

二， 概率基础

1，概率(Probability)定义

• 概率定义为一件事情发生的可能性
  • 扔出一个硬币，结果头像朝上
  • 某天是晴天
• P(X) : 取值在[0, 1]

2，概率案例

3，条件概率与联合概率

• 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)
  • 特性：P(A, B) = P(A)P(B)
• 条件概率：就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率
  • 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(记忆)

这样我们计算结果为：

p(程序员, 匀称) =  P(程序员)P(匀称) =3/7*(4/7) = 12/49 P(产品, 超重|喜欢) = P(产品|喜欢)P(超重|喜欢)=1/2 *  1/4 = 1/8

三， 贝叶斯公式

1，公式

2，文章分类公式

那么这个公式如果应用在文章分类的场景当中，我们可以这样看：

• P( C )：每个文档类别的概率(某文档类别数／总文档数量)
• P(W│C)：给定类别下特征（被预测文档中出现的词）的概率
  • 计算方法：P(F1│C)=Ni/N （训练文档中去计算）
    • Ni为该F1词在C类别所有文档中出现的次数
    • N为所属类别C下的文档所有词出现的次数和
• P(F1,F2,…) 预测文档中每个词的概率

四，实例说明

如果计算两个类别概率比较：

• 假设我们从训练数据集得到如下信息
  
• 计算结果

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) = 0.00456109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

思考:我们计算出来某个概率为0，合适吗？

五，拉普拉斯平滑系数

1，目的：

防止计算出的分类概率为0

2，计算公式：

3，实例：

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) =P(影院|娱乐)*P(支付宝|娱乐)*P(云计算|娱乐)P(娱乐)=(56+1/121+4)(15+1/121+4)(0+1/121+1*4)(60/90) = 0.00002

六，API

• sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha = 1.0)
  • 朴素贝叶斯分类
  • alpha：拉普拉斯平滑系数

七、案例：20类新闻分类

1， 分析

• 分割数据集
• tfidf进行的特征抽取
• 朴素贝叶斯预测

2， 代码

def nbcls():    """    朴素贝叶斯对新闻数据集进行预测    :return:    """    # 获取新闻的数据，20个类别    news = fetch_20newsgroups(subset='all')    # 进行数据集分割    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(news.data, news.target, test_size=0.3)    # 对于文本数据，进行特征抽取    tf = TfidfVectorizer()    x_train = tf.fit_transform(x_train)    # 这里打印出来的列表是：训练集当中的所有不同词的组成的一个列表    print(tf.get_feature_names())    # print(x_train.toarray())    # 不能调用fit_transform    x_test = tf.transform(x_test)    # estimator估计器流程    mlb = MultinomialNB(alpha=1.0)    mlb.fit(x_train, y_train)    # 进行预测    y_predict = mlb.predict(x_test)    print("预测每篇文章的类别：", y_predict[:100])    print("真实类别为：", y_test[:100])    print("预测准确率为：", mlb.score(x_test, y_test))    return None

八、总结

• 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，所以如果特征属性有关联时其效果不好
  • 没有进行学习的过程，主要是依靠算法分类，只能在取词(stop_word)方向优化，有上限。

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