【统计学习方法】第四章 朴素贝叶斯

模型定位：朴素贝叶斯属于分类模型、生成模型
???? GitHub地址

基本概念

• 条件概率：$P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)}$
• 乘法公式：$P(AB)=P(A|B)\ast P(B)$
• 贝叶斯公式：$P(Y|X)=\frac{P(X|Y)\ast P(Y)}{P(X)}$
• 后验概率【指定了条件的条件概率】：
  • 概念：$P(Y=y_i|X=x)$，已知X=x，求Y=yi发生的概率
  • 计算公式：$P(Y=y_i|X=x)=\frac{P(X=x|Y=y_i)\ast P(Y=y_i)}{\sum y_{i}P(X=x|Y=y_i)\ast P(Y=y_i)}$
  • 推导：$P(Y=y_i|X=x)=\frac{P(X=x|Y=y_i)\ast P(Y=y_i)}{P(X=x)}$ [贝叶斯公式] $=\frac{P(X=x|Y=y_i)\ast P(Y=y_i)}{{\sum }_{y_i}P(X=x|Y=y_i)\ast P(Y=y_i)}$[全概率公式]

算法原理

思路：在分类问题中，给定特征x，想知道x对应的类别y是什么。根据前述基本概念可知，后验概率计算的结果就是给定条件x，Y=yi的概率。假设有k个类别：$y_i,i=1,...,k$，计算每个yi对应的后验概率$P(Y=y_i|X=x)$，后验概率最大的yi就是我们求得的结果。

当$X\subseteq R^n,n>1$时，条件概率$P(X=(x_1,x_2,...,x_n)|Y=y_i)$将随着n指数增长。因此，朴素贝叶斯对条件概率分布做了条件独立性假设：$P(X=(x_1,x_2,...,x_n)|Y=y_i)={\prod }_{j=1}^{n}P(X_j=x_{i}jY=y_i)$，这也是朴素贝叶斯名称的由来。

所以，朴素贝叶斯分类器可以表示为：$y=f(x)=\underset{y_i}{\mathrm{argmax}}\frac{P(Y=y_i)\ast {\prod }_{i=j=1}^{n}P(X_j=x_j|Y=y_j)}{{\sum }_{i=1}^{k}P(Y=y_i)\ast {\prod }_{i=j=1}^{n}P(X_j=x_j|Y=y_i)}$

此外，给定x，分母$P(X=x)={\sum }_{i=1}^{k}P(Y=y_i)\ast {\prod }_{i=j=1}^{n}P(X_j=x_j|Y=y_i)$对所有yi都是一样的，因此，在计算时，只需求解$\tilde{y}=\underset{y_i}{\mathrm{argmax}}P(Y=y_i)\ast {\prod }_{i=j=1}^{n}P(X_j=x_j|Y=y_j)$即可。

！！后验概率最大化 等于 期望风险最小化【证明略】
！！本质是学习了X和Y的联合分布

朴素贝叶斯的参数估计——极大似然估计

极大似然估计的通俗解释：当样本数趋于无穷时，频率趋近于概率

算法步骤

1. 先计算先验概率$P(Y=y_i)=\frac{{\sum }_{c=1}^{m}I(y_c=yi)}{m}$，m为样本个数，yc表示第c个样本的y值；【本质：计算频率】
2. 在计算条件概率【公式暂略】
3. 求解$\tilde{y}=\underset{y_i}{\mathrm{argmax}}P(Y=y_i)\ast {\prod }_{i=j=1}^{n}P(X_j=x_j|Y=y_j)$确定分类

python实现

这里使用pandas的Dataframe格式，目的是避免for循环

'''
author : superpig99
date : 2021/12/11
'''
import pandas as pd
class naiveBayes:
    def __init__(self):
        pass
    def fit(self,data,label='y'): ## 学习联合分布
        # 还没实现异常处理
        # if not isinstance(data, pd.DataFrame):
        #     print('please input DataFrame')
        #     return
        # if not label in data.columns:
        #     print('please set name of label')
        #     return
        y_tmp = data.groupby(label).count() # 聚合，得到每个类别的频数
        self.prob_y = (y_tmp.iloc[:,0]).to_dict() ## 将dataframe转换为dict
        self.prob_x = {} # 初始化特征的频数
        # 对每一维特征xi
        for xi in data.columns:
            if xi!=label: # 排除y
                xi_tmp = data.groupby([label,xi]).count() # 按照y和xi进行聚类求和，得到对应频数
                val = xi_tmp.iloc[:,0].to_dict() ## 将dataframe转换为dict，该字典为该维的频数
                self.prob_x[xi] = val # 将该字典加入到prob_x中
        print(self.prob_x)
        return

    def predict(self,X): ## 预测
        n,res = len(X.columns),[] # n为特征维数，res为返回结果
        for x in X.values: # 对每个样本
            y_prob, cls = 0,None # 初始化该样本对应的后验概率和输出类别
            for c in self.prob_y.keys(): # 对每个类别，计算后验概率
                prob = 1 # 初始化后验概率为1
                for i in range(n): # 对每一维特征，开始连乘
                    prob *= self.prob_x[X.columns[i]][(c,x[i])]/self.prob_y[c] # 频数相除，得到频率，即条件概率P(X=xi|Y=c)
                tmp = prob*self.prob_y[c]
                if tmp>y_prob: # 取最值
                    y_prob = tmp
                    cls = c
            res.append(cls)
        return res

if __name__ == '__main__':
    ## 测试样例来自《统计学习方法》P63
    trainSet = pd.DataFrame({'x1':[1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3],
                             'x2':['S','M','M','S','S','S','M','M','L','L','L','M','M','L','L'],
                             'y':[-1,-1,1,1,-1,-1,-1,1,1,1,1,1,1,1,-1]})
    testSet = pd.DataFrame({'x1':[2],'x2':['S'],'y':[-1]})
    mod = naiveBayes()
    mod.fit(trainSet)
    print('res: ', mod.predict(testSet.iloc[:,:-1]))

prob_x长这样：

结果：

*btw：这里，我采用的是dataframe避免了for循环，如果有更好的写法，请指教！

最后

以上就是纯情猫咪为你收集整理的【统计学习方法】第四章 朴素贝叶斯的全部内容，希望文章能够帮你解决【统计学习方法】第四章 朴素贝叶斯所遇到的程序开发问题。

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