朴素贝叶斯

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我是靠谱客的博主雪白烤鸡，最近开发中收集的这篇文章主要介绍朴素贝叶斯，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

下面是朴素贝叶斯的源码，如果你想看原理部分，可以看看
朴素贝叶斯为什么朴素？

这段代码是机器学习实战的代码，需要注意的是这段代码并不是经典意义下朴素贝叶斯，具体可以看带你彻彻底底搞懂朴素贝叶斯公式
这段代码是通过构建词向量（onehot）来实现朴素贝叶斯

#!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
from functools import reduce

"""
函数说明:创建实验样本
Parameters:
    无
Returns:
    postingList - 实验样本切分的词条
    classVec - 类别标签向量
"""
def loadDataSet():
    postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],      #切分的词条
                 ['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]     #类别标签向量，1代表侮辱性词汇，0代表不是
    return postingList,classVec


"""
函数说明:将切分的实验样本词条整理成不重复的词条列表，也就是词汇表
Parameters:
    dataSet - 整理的样本数据集
Returns:
    vocabSet - 返回不重复的词条列表，也就是词汇表
"""
def createVocabList(dataSet):
    vocabSet = []                 #创建一个空的不重复列表
    for document in dataSet:
        vocabSet.extend(document) #取并集
    return list(set(vocabSet))

"""
函数说明:根据vocabList词汇表，将inputSet向量化，向量的每个元素为1或0
Parameters:
    vocabList - createVocabList返回的列表
    inputSet - 切分的词条列表
Returns:
    returnVec - 文档向量,词集模型
"""
def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet):
    returnVec = [0] * len(vocabList)                                    #创建一个其中所含元素都为0的向量
    for word in inputSet:                                                #遍历每个词条
        if word in vocabList:                                            #如果词条存在于词汇表中，则置1
            returnVec[vocabList.index(word)] = 1
        else:
            print("the word: %s is not in my Vocabulary!" % word)
    return returnVec        #返回文档向量



"""
函数说明:朴素贝叶斯分类器训练函数
Parameters:
    trainMatrix - 训练文档矩阵，即setOfWords2Vec返回的returnVec构成的矩阵
    trainCategory - 训练类别标签向量，即loadDataSet返回的classVec
Returns:
    p0Vect - 非侮辱类的条件概率数组
    p1Vect - 侮辱类的条件概率数组
    pAbusive - 文档属于侮辱类的概率
"""
def trainNB0(trainMatrix, trainCategory):
    numTrainDocs = len(trainMatrix)  # 计算训练的文档数目
    numWords = len(trainMatrix[0])  # 计算每篇文档的词条数
    pAbusive = sum(trainCategory) / float(numTrainDocs)  # 文档属于侮辱类的概率
    p0Num = np.zeros(numWords)
    p1Num = np.zeros(numWords)  # 创建numpy.ones数组,词条出现数初始化为1,拉普拉斯平滑

    for i in range(numTrainDocs):
        if trainCategory[i] == 1:  # 统计属于侮辱类的条件概率所需的数据，即P(w0|1),P(w1|1),P(w2|1)···
            p1Num += trainMatrix[i]

        else:  # 统计属于非侮辱类的条件概率所需的数据，即P(w0|0),P(w1|0),P(w2|0)···
            p0Num += trainMatrix[i]
    p1Vect = np.log(p1Num+0.001) / sum(p1Num)
    p0Vect = np.log(p0Num +0.001)/ sum(p0Num)  #取对数，防止下溢出拉普拉斯平滑
    return p0Vect, p1Vect, pAbusive  # 返回属于非侮辱类的条件概率数组，属于侮辱类的条件概率数组，文档属于侮辱类的概率


"""
函数说明:朴素贝叶斯分类器分类函数
Parameters:
	vec2Classify - 待分类的词条数组
	p0Vec - 侮辱类的条件概率数组
	p1Vec -非侮辱类的条件概率数组
	pClass1 - 文档属于侮辱类的概率
Returns:
	0 - 属于非侮辱类
	1 - 属于侮辱类
"""
def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1):
#    p1 = reduce(lambda x, y: x * y, vec2Classify * p1Vec) * pClass1  # 对应元素相乘
#    p0 = reduce(lambda x, y: x * y, vec2Classify * p0Vec) * (1.0 - pClass1)
    p1=sum(vec2Classify*p1Vec)+np.log(pClass1)
    p0=sum(vec2Classify*p0Vec)+np.log(1.0-pClass1)
    print('p0:', p0)
    print('p1:', p1)
    if p1 > p0:
        return 1
    else:
        return 0


"""
函数说明:测试朴素贝叶斯分类器
"""
def testingNB():
    listOPosts, listClasses = loadDataSet()  # 创建实验样本
    myVocabList = createVocabList(listOPosts)  # 创建词汇表
    trainMat = []
    for postinDoc in listOPosts:
        trainMat.append(setOfWords2Vec(myVocabList, postinDoc))  # 将实验样本向量化
    p0V, p1V, pAb = trainNB0(np.array(trainMat), np.array(listClasses))  # 训练朴素贝叶斯分类器
    testEntry = ['love', 'my', 'dalmation']  # 测试样本1
    thisDoc = np.array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))  # 测试样本向量化
    if classifyNB(thisDoc, p0V, p1V, pAb):
        print(testEntry, '属于侮辱类')  # 执行分类并打印分类结果
    else:
        print(testEntry, '属于非侮辱类')  # 执行分类并打印分类结果
    testEntry = ['stupid', 'garbage']  # 测试样本2

    thisDoc = np.array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))  # 测试样本向量化
    if classifyNB(thisDoc, p0V, p1V, pAb):
        print(testEntry, '属于侮辱类')  # 执行分类并打印分类结果
    else:
        print(testEntry, '属于非侮辱类')


if __name__ == '__main__':
    postingList, classVec = loadDataSet()
    print('postingList:n',postingList)
    myVocabList = createVocabList(postingList)
    print('myVocabList:n',myVocabList)
    trainMat = []
    for postinDoc in postingList:
        trainMat.append(setOfWords2Vec(myVocabList, postinDoc))

    p0V, p1V, pAb = trainNB0(trainMat, classVec)


    testingNB()