机器学习算法与Python实践之（八）朴素贝叶斯



模型概述

朴素贝叶斯方法，是指朴素：特征条件独立贝叶斯：基于贝叶斯定理根据贝叶斯定理，对一个分类问题，给定样本特征x，样本属于类别y的概率是

p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x) 。。。。。。（1） 

在这里，x是一个特征向量，将设x维度为M。因为朴素的假设，即特征条件独立，根据全概率公式展开，公式（1）可以表达为

p(y=c k |x)=∏ M i=1 p(x i |y=c k )p(y=c k )∑ k p(y=c k )∏ M i=1 P(x i |y=c k ) 。。。。（2） 

这里，只要分别估计出，特征x i  在每一类的条件概率就可以了。类别y的先验概率可以通过训练集算出，同样通过训练集上的统计，可以得出对应每一类上的，条件独立的特征对应的条件概率向量。

如何统计，就是下一部分——学习——所关心的内容。

学习（参数估计）

下面介绍如何从数据中，学习得到朴素贝叶斯分类模型。概述分类方法，并提出一个值得注意的问题。

学习

训练集TrainingSet={(x 1 ,y 1 ),(x 2 ,y 2 ),...,(x N ,y N )} 
包含N条训练数据，其中 x i =(x (1) i ,x (2) i ,...,x (M) i ) T  是M维向量，y i ∈{c 1 ,c 2 ,...c K } 属于K类中的一类。

学习 1.首先，我们来计算公式（2）中的p(y=c k ) 

p(y=c k )=∑ N i=1 I（y i =c k ）N 。。。。（3） 

其中I(x) 为指示函数，若括号内成立，则计1，否则为0。

学习 2.接下来计算分子中的条件概率，设M 维特征的第j 维有L 个取值，则某维特征的某个取值a jl  ，在给定某分类c k  下的条件概率为：

p(x j =a jl |y=c k )=∑ N i=1 I(x j i =a jl ,y i =c k )∑ N i=1 I(y i =c k ) 。。。（4） 

经过上述步骤，我们就得到了模型的基本概率，也就完成了学习的任务。

分类

通过学到的概率，给定未分类新实例X ，就可以通过上述概率进行计算，得到该实例属于各类的后验概率p(y=c k |X) ，因为对所有的类来说，公式（2）中分母的值都相同，所以只计算分子部分即可，具体步骤如下：
分类 1.计算该实例属于y=c k  类的概率

p(y=c k |X)=p(y=c k )∏ j=1 n p(X (j) =x (j) |y=c k )。。。（5） 

分类 2.确定该实例所属的分类y 

y=argmax c k  p(y=c k |X)。。。。（6） 

于是我们得到了新实例的分类结果

拉普拉斯平滑

到这里好像方法已经介绍完了，实则有一个小问题需要注意，在公式（3）（4）中，如果从样本中算出的概率值为0该怎么办呢？下面介绍一种简单方法，给学习步骤中的两个概率计算公式，分子和分母都分别加上一个常数，就可以避免这个问题。更新过后的公式如下：

p(y=c k )=∑ N i=1 I（y i =c k ）+λN+Kλ 。。。。（7） 

K 是类的个数

p(x j =a jl |y=c k )=∑ N i=1 I(x j i =a jl ,y i =c k )+λ∑ N i=1 I(y i =c k )+L j λ 。。。（8） 

L j  是第j 维特征的最大取值

可以证明，改进以后的（7）（8）仍然是概率。平滑因子λ=0 即为（3）（4）实现的最大似然估计，这时会出现在本节开始时提到的0概率问题；而λ=1 则避免了0概率问题，这种方法被称为拉普拉斯平滑。

实现：朴素贝叶斯下的文本分类

根据上面的算法流程，在这里实现一个句子极性划分的例子。所谓句子极性是指，句子所表达的情感色彩，例如积极/消极，这里（书里）使用的是侮辱性/非侮辱性。其实是什么类别不重要，只要给定有标签的训练数据，就可以得到分类模型。

下面简述实现思想和流程，给出代码。

算法思想和流程

给定的训练集是标定了 侮辱性/非侮辱性 的句子（因为是英语句子，所以基本视分词为已经解决的问题，如果是汉语，则要先进行分词），我们认为特征就是句子中的单个词语。单个词语有极性表征，整个句子所包含的单词的极性表征就是句子的极性。由以上的基础，应用朴素贝叶斯分类，就变成了这样的问题
初始化步，构建可以表征句子的特征向量（词汇表）。并根据这个特征向量，把训练集表征出来。从训练集中分离部分数据作为测试集。

学习步，计算类的先验概率和特征向量对应每一类的条件概率向量

分类步, 计算测试集中待分类句子在每一类的分类后验概率，取最大值作为其分类，并与给定标签比较，得到误分类率。

Python实现：

from numpy import *
''' 词汇表到向量的转换函数 '''
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代表侮辱性文字，0代表正常言论
return postingList,classVec

''' 创建一个空集  '''
def createVocabList(dataSet):
vocabSet = set([])
for document in dataSet:
vocabSet = vocabSet | set(document)  #创建两个集合的并集，创建不重复的单词向量
return list(vocabSet)

''' 创建一个其中所含元素都为0的向量 '''
def setOfWords2Vec(vocabList,inputSet):
returnVec = [0] * len(vocabList)
for word in inputSet:
if word in vocabList:
returnVec[vocabList.index(word)] = 1
else: print"the word: %s is not in my Vocabulary!" %word
return returnVec

'''  trainMatrix=[0,1,0,0,0,....,0,1,0,1],trainCategory=[0,1,0,1,0,1] '''
''' 朴素贝叶斯分类器训练函数 '''
def trainNB0(trainMatrix,trainCategory):
numTrainDocs = len(trainMatrix)
numWords = len(trainMatrix[0])
pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs)
p0Num = ones(numWords); p1Num = ones(numWords)      #change to ones()
p0Denom = 2.0; p1Denom = 2.0                        #change to 2.0
for i in range(numTrainDocs):
if trainCategory[i] == 1:
p1Num += trainMatrix[i]
p1Denom += sum(trainMatrix[i])
else:
p0Num += trainMatrix[i]
p0Denom += sum(trainMatrix[i])
p1Vect = log(p1Num/p1Denom)          #change to log()
p0Vect = log(p0Num/p0Denom)          #change to log()
return p0Vect,p1Vect,pAbusive

''' 朴素贝叶斯分类函数 '''
def classifyNB(vec2Classify,p0Vec,p1Vec,pClass1):
p1 = sum(vec2Classify * p1Vec) + log(pClass1)
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 bagOfWords2Vec(vocabList,inputSet):
returnVec = [0] * len(vocabList)
for word in inputSet:
if word in vocabList:
returnVec[vocabList.index(word)] += 1
return returnVec

''' 文件解析及完整的垃圾邮件测试函数 '''
def textParse(bigString):
import re
listOfTokens = re.split(r'\W*',bigString)
return [tok.lower() for tok in listOfTokens if len(tok) > 2]

def spamTest():
docList = []; classList = []; fullText = []
for i in range(1,26):
wordList = textParse(open('email/spam/%d.txt' % i).read())
docList.append(wordList)
fullText.extend(wordList)
classList.append(1)
wordList = textParse(open('email/ham/%d.txt' % i).read())
docList.append(wordList)
fullText.extend(wordList)
classList.append(0)
''' 创建不重复词的列表  '''
vocabList = createVocabList(docList)
''' 定义训练样本和测试样本，以便进行交叉验证 '''
trainingSet = range(50); testSet = []
''' 随机选取10个电子邮件作为测试集 '''
for i in range(10):
''' 在0~50之间随机选取一个数 '''
randIndex = int(random.uniform(0,len(trainingSet)))
''' 将选取的值放在测试集testSet中 '''
testSet.append(trainingSet[randIndex])
''' 在训练集合中删除作为测试集的部分 '''
del(trainingSet[randIndex])
trainMat = []; trainClasses = []
for docIndex in trainingSet:
''' 输入参数为词汇表及其某个文档，输出的是文档向量，向量的每一个元素是1或0，
分别表示词汇表中的单词在输入文档中是否出现'''
trainMat.append(setOfWords2Vec(vocabList, docList[docIndex]))
trainClasses.append(classList[docIndex])
''' trainMat是文档矩阵，trainClasses是每篇文章类别标签所构成的向量 '''
p0V,p1V,pSpam = trainNB0(array(trainMat),array(trainClasses))
errorCount = 0
for docIndex in testSet:
wordVector = setOfWords2Vec(vocabList, docList[docIndex])
if classifyNB(array(wordVector),p0V,p1V,pSpam) != classList[docIndex]:
errorCount += 1
print 'the error rate is: ',float(errorCount)/len(testSet)