机器学习-------算法（五）

分类算法----朴素贝叶斯算法

贝叶斯公式：

 P(C)：每个文档类别的概率(某文档类别词数／总文档词数)

 

 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：𝑃𝐹1𝐶=𝑁𝑖/𝑁方法：P(F1│C)=Ni/N  （训练文档中去计算）

       𝑁𝑖为该𝐹1词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

𝑃𝐹1,𝐹2,…    预测文档中每个词的概率 P(F1,F2,…)     预测文档中每个词的概率

例如：求一篇文章是属于科技还是属于娱乐，分别求他的朴素贝叶斯值进行判别属于哪一类别：

特征\统计	科技	娱乐	汇总（求和）
“影院”	8	56	64
“支付宝”	20	15	35
“云计算”	63	0	63
汇总(求和)	100	121	221

科技： P(影院,支付宝,云计算 │科技)∗P(科技)=8/100∗20/100∗63/100∗(100/221) =0.00456109

 

娱乐： P(影院,支付宝,云计算│娱乐)∗P(娱乐)=56/121∗15/121∗0/121∗(121/221)=0

上面显示娱乐概率为0，这显然不合理，为解决这个问题，我们需要新的方法-----拉普拉斯平滑

拉普拉斯平滑：

           P(F1│C)=(Ni+α)/(N+αm)                        

           𝛼为指定的系数α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

API：

sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha = 1.0)

朴素贝叶斯分类

alpha：拉普拉斯平滑系数

 

算法：

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


def naviebayes():
    """朴素贝叶斯"""
    # 获取数据
    news = fetch_20newsgroups(subset="all")
    # 进行数据分割  特征值 = 文章，目标值 = 文章匪类
    train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(news.data, news.target, test_size=0.25)
    # 特征抽取
    tf = TfidfVectorizer()
    # 以训练集中的词的列表进行每篇文章的重要性统计
    train_x = tf.fit_transform(train_x)
    # 因为都是以训练集进行统计，所以测试集只需要统计训练集中的关键词就可以啦
    test_x = tf.transform(test_x)
    # 进行朴素贝叶斯计算
    # 实例化贝叶斯
    mlt = MultinomialNB(alpha=1.0)
    # 对训练集进行训练
    mlt.fit(train_x, train_y)
    # 测试集进行结果判断，得出预测类别
    y_predict = mlt.predict(test_x)
    print("预测类别：", y_predict)
    # 准确率，模型的准确率
    print(mlt.score(test_x, test_y))


if __name__ == '__main__':
    naviebayes()

 

•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。