本文實例講述了樸素貝葉斯算法的python實現方法。分享給大家供大家參考。具體實現方法如下：
樸素貝葉斯算法優缺點
優點：在數據較少的情況下依然有效，可以處理多類別問題
缺點：對輸入數據的準備方式敏感
適用數據類型：標稱型數據
算法思想：
比如我們想判斷一個郵件是不是垃圾郵件，那么我們知道的是這個郵件中的詞的分布，那么我們還要知道：垃圾郵件中某些詞的出現是多少，就可以利用貝葉斯定理得到。
樸素貝葉斯分類器中的一個假設是：每個特征同等重要
函數
loadDataSet()
創建數據集，這里的數據集是已經拆分好的單詞組成的句子，表示的是某論壇的用戶評論，標簽1表示這個是罵人的
createVocabList(dataSet)
找出這些句子中總共有多少單詞，以確定我們詞向量的大小
setOfWords2Vec(vocabList, inputSet)
將句子根據其中的單詞轉成向量，這里用的是伯努利模型，即只考慮這個單詞是否存在
bagOfWords2VecMN(vocabList, inputSet)
這個是將句子轉成向量的另一種模型，多項式模型，考慮某個詞的出現次數
trainNB0(trainMatrix,trainCatergory)
計算P(i)和P(w[i]|C[1])和P(w[i]|C[0])，這里有兩個技巧，一個是開始的分子分母沒有全部初始化為0是為了防止其中一個的概率為0導致整體為0，另一個是后面乘用對數防止因為精度問題結果為0
classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1)
根據貝葉斯公式
計算這個向量屬于兩個集合中哪個的概率高
#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
#創建一個帶有所有單詞的列表
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
#另一種模型???
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)
??? #防止多個概率的成績當中的一個為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)#處于精度的考慮，否則很可能到限歸零
??? 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()
希望本文所述對大家的Python程序設計有所幫助。
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