朴素贝叶斯算法的python实现

朴素贝叶斯

算法优缺点

• 优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题

• 缺点：对输入数据的准备方式敏感

• 适用数据类型：标称型数据

算法思想：

朴素贝叶斯
比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件，那么我们知道的是这个邮件中的词的分布，那么我们还要知道：垃圾邮件中某些词的出现是多少，就可以利用贝叶斯定理得到。
朴素贝叶斯分类器中的一个假设是：每个特征同等重要

函数

loadDataSet()

创建数据集，这里的数据集是已经拆分好的单词组成的句子，表示的是某论坛的用户评论，标签1表示这个是骂人的

createVocabList(dataSet)

找出这些句子中总共有多少单词，以确定我们词向量的大小

setOfWords2Vec(vocabList, inputSet)

将句子根据其中的单词转成向量，这里用的是伯努利模型，即只考虑这个单词是否存在

bagOfWords2VecMN(vocabList, inputSet)

这个是将句子转成向量的另一种模型，多项式模型，考虑某个词的出现次数

trainNB0(trainMatrix,trainCatergory)

计算P(i)和P(w[i]|C[1])和P(w[i]|C[0])，这里有两个技巧，一个是开始的分子分母没有全部初始化为0是为了防止其中一个的概率为0导致整体为0，另一个是后面乘用对数防止因为精度问题结果为0

classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1)

根据贝叶斯公式计算这个向量属于两个集合中哪个的概率高

1. #coding=utf-8
   from numpy import *
   def loadDataSet():
       postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],
                    ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'],
                    ['my', 'dalmation', 'is', 'so', 'cute', 'I', 'love', 'him'],
                    ['stop', 'posting', 'stupid', 'worthless', 'garbage'],
                    ['mr', 'licks', 'ate', 'my', 'steak', 'how', 'to', 'stop', 'him'],
                    ['quit', 'buying', 'worthless', 'dog', 'food', 'stupid']]
       classVec = [0,1,0,1,0,1]    #1 is abusive, 0 not
       return postingList,classVec
   
   #创建一个带有所有单词的列表
   def createVocabList(dataSet):
       vocabSet = set([])
       for document in dataSet:
           vocabSet = vocabSet | set(document)
       return list(vocabSet)
       
   def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet):
       retVocabList = [0] * len(vocabList)
       for word in inputSet:
           if word in vocabList:
               retVocabList[vocabList.index(word)] = 1
           else:
               print 'word ',word ,'not in dict'
       return retVocabList
   
   #另一种模型    
   def bagOfWords2VecMN(vocabList, inputSet):
       returnVec = [0]*len(vocabList)
       for word in inputSet:
           if word in vocabList:
               returnVec[vocabList.index(word)] += 1
       return returnVec
   
   def trainNB0(trainMatrix,trainCatergory):
       numTrainDoc = len(trainMatrix)
       numWords = len(trainMatrix[0])
       pAbusive = sum(trainCatergory)/float(numTrainDoc)
       #防止多个概率的成绩当中的一个为0
       p0Num = ones(numWords)
       p1Num = ones(numWords)
       p0Denom = 2.0
       p1Denom = 2.0
       for i in range(numTrainDoc):
           if trainCatergory[i] == 1:
               p1Num +=trainMatrix[i]
               p1Denom += sum(trainMatrix[i])
           else:
               p0Num +=trainMatrix[i]
               p0Denom += sum(trainMatrix[i])
       p1Vect = log(p1Num/p1Denom)#处于精度的考虑，否则很可能到限归零
       p0Vect = log(p0Num/p0Denom)
       return p0Vect,p1Vect,pAbusive
       
   def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1):
       p1 = sum(vec2Classify * p1Vec) + log(pClass1)    #element-wise mult
       p0 = sum(vec2Classify * p0Vec) + log(1.0 - pClass1)
       if p1 > p0:
           return 1
       else: 
           return 0
           
   def testingNB():
       listOPosts,listClasses = loadDataSet()
       myVocabList = createVocabList(listOPosts)
       trainMat=[]
       for postinDoc in listOPosts:
           trainMat.append(setOfWords2Vec(myVocabList, postinDoc))
       p0V,p1V,pAb = trainNB0(array(trainMat),array(listClasses))
       testEntry = ['love', 'my', 'dalmation']
       thisDoc = array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))
       print testEntry,'classified as: ',classifyNB(thisDoc,p0V,p1V,pAb)
       testEntry = ['stupid', 'garbage']
       thisDoc = array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))
       print testEntry,'classified as: ',classifyNB(thisDoc,p0V,p1V,pAb)
       
       
   def main():
       testingNB()
       
   if __name__ == '__main__':
       main()

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