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Spark朴素贝叶斯(naiveBayes)

2017-01-15 16:28 323 查看
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本帖最后由 InSight 于 2015-4-30 23:46 编辑
问题导读：

1.什么是朴素贝叶斯？
2.朴素贝叶斯运行在什么样的场景下？
3.朴素贝叶斯计算流程是什么？



介绍

       Byesian算法是统计学的分类方法，它是一种利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯分类算法可以与决策树和神经网络分类算法想媲美，该算法能运用到大型数据库中，且方法简单，分类准确率高，速度快，这个算法是从贝叶斯定理的基础上发展而来的，贝叶斯定理假设不同属性值之间是不相关联的。但是现实说中的很多时候，这种假设是不成立的，从而导致该算法的准确性会有所下降。

运用场景

       1.医生对病人进行诊断就是一个典型的分类过程，任何一个医生都无法直接看到病人的病情，只能观察病人表现出的症状和各种化验检测数据来推断病情，这时医生就好比一个分类器，而这个医生诊断的准确率，与他当初受到的教育方式（构造方法）、病人的症状是否突出（待分类数据的特性）以及医生的经验多少（训练样本数量）都有密切关系。

       2.根据各种天气状况判断一个人是否会去踢球，下面的例子就是。

       3.各种分类场景

贝叶斯定理

      已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。

      这里先解释什么是条件概率：

             表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。

             其基本求解公式为：

             

 

      贝叶斯定理之所以有用，是因为我们在生活中经常遇到这种情况：我们可以很容易直接得出P(A|B)，P(B|A)则很难直接得出，但我们更关心P(B|A)，贝叶斯定理就为我们打通从P(A|B)获得P(B|A)的道路。

     下面直接给出贝叶斯定理：

       

 

输入数据说明

数据:天气情况和每天是否踢足球的记录表
日期踢足球天气温度湿度风速
1号否(0)晴天(0)热(0)高(0)低(0)
2号否(0)晴天(0)热(0)高(0)高(1)
3号是(1)多云(1)热(0)高(0)低(0)
4号是(1)下雨(2)舒适(1)高(0)低(0)
5号是(1)下雨(2)凉爽(2)正常(1)低(0)
6号否(0)下雨(2)凉爽(2)正常(1)高(1)
7号是(1)多云(1)凉爽(2)正常(1)高(1)
8号否(0)晴天(0)舒适(1)高(0)低(0)
9号是(1)晴天(0)凉爽(2)正常(1)低(0)
10号是(1)下雨(2)舒适(1)正常(1)低(0)
11号是(1)晴天(0)舒适(1)正常(1)高(1)
12号是(1)多云(1)舒适(1)高(0)高(1)
13号是(1)多云(1)热(0)正常(1)低(0)
14号否(0)下雨(2)舒适(1)高(0)高(1)
15号？晴天(0)凉爽(2)高(0)高(1)
数据抽象为如下，含义为是否会去踢球，天气，温度，湿度，风速


 

如果15号的天气为(晴天，凉爽，湿度高，风速高，预测他是否会踢足球)

计算过程

假设小明15号去踢球，踢球概率为：

P(踢)=9/14

P(晴天|踢)=2/9

P(凉爽|踢)=3/9

P(湿度高|踢)=3/9

P(风速高|踢)=3/9

P(踢)由踢的天数除以总天数得到，P(晴天|踢)为踢球的同事是晴天除以踢的天数得到，其他以此类推。

P(踢|晴天,凉爽,湿度高,风速高)=

P(踢)* P(晴天|踢)* P(凉爽|踢)* P(湿度高|踢) *P(风速高|踢)=

9/14*2/9*3/9*3/9*3/9=0.00529

假设小明15号不去踢球，概率为：

P(不踢)=5/14

P(晴天|不踢)=3/5

P(凉爽|不踢)=1/5

P(湿度高|不踢)=4/5

P(风速高|不踢)=3/5

P(不踢|晴天,凉爽,湿度高,风速高)=

P(不踢)* P(晴天|不踢)* P(凉爽|不踢)* P(湿度高|不踢) *P(风速高|不踢)=

5/14*3/5*1/5*4/5*3/5=0.02057

可以看到小明不去踢足球的概率比去踢足球的概率高。

流程图


 

测试代码

importorg.apache.spark.mllib.classification.NaiveBayes

import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors

import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint

import org.apache.spark.{SparkContext,SparkConf}

object naiveBayes {

  def main(args: Array[String]) {

    val conf =new SparkConf()

    val sc =new SparkContext(conf)

    //读入数据

    val data = sc.textFile(args(0))

    val parsedData =data.map { line =>

      val parts =line.split(',')

      LabeledPoint(parts(0).toDouble,Vectors.dense(parts(1).split(' ').map(_.toDouble)))

    }

    // 把数据的60%作为训练集，40%作为测试集.

    val splits = parsedData.randomSplit(Array(0.6,0.4),seed = 11L)

    val training =splits(0)

    val test =splits(1)

    //获得训练模型,第一个参数为数据，第二个参数为平滑参数，默认为1，可改

    val model =NaiveBayes.train(training,lambda = 1.0)

    //对模型进行准确度分析

    val predictionAndLabel= test.map(p => (model.predict(p.features),p.label))

    val accuracy =1.0 *predictionAndLabel.filter(x => x._1 == x._2).count() / test.count()

    println("accuracy-->"+accuracy)

    println("Predictionof (0.0, 2.0, 0.0, 1.0):"+model.predict(Vectors.dense(0.0,2.0,0.0,1.0)))

  }

}

复制代码
提交代码脚本(standalone模式)：

./bin/spark-submit

--name nb                            （项目名）

--class naiveBayes                       （主类名）

--master spark://master:7077            （使用集群管理器）

~/Desktop/naiveBayes.jar                       （代码包位置）

Hdfs://master:9000/NB.data             （args(0)的参数值）

输出结果说明


 
准确度为75%,这里是因为测试集数据量比较小的原因，所以偏差较大。


 
可以从结果看到对15号的预测为不会踢球，和我们数学计算的结果一致。
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