分类算法 朴素贝叶斯（NB算法）
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第一部分 分类算法 NB算法
朴素贝叶斯 (NaiveBeyesian Classification)
一、概述
-
是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法
-
一种常见的机器学习任务
- 给定一个对象，将其划分到预定好的某类别中
-
（贝叶斯决策理论）核心思想
- 选择高概率对应的类别
二、贝叶斯原理
- P(X):待分类对象自身的概率，可忽略
- P(yi):每个类别的先验概率
- P(X|yi):每个类别产生对象概率
- P(xi|yi):每个类别产生该特征的概率
一共100篇文章，其中科技50篇，经济30篇，体育20篇
x-特征 y-类别 比如：苹果、电脑、手机就属于特征，科技、经济、体育就属于类别
所以科技先验概率P(yi)=50/100=0.5
P(xj|yi)就是每个类别中各个特征出现的概率
三、朴素贝叶斯的一般过程
- 1.搜集数据
- 2.准备数据
- 3.分析数据
- 4.训练算法
- 5.测试算法——计算错误率
- 6.使用算法——常用于文档分类
第二部分 实现步骤
零、搜集数据
根据搜集的数据，将数据进行分类，并重命名文件（文件id+文件类型），具体操作暂不赘述
一、准备数据
- 1.将80%的文章作为训练集，20%的文章作为测试集
- 2.将文章切割成词组，组成词典
- 3.将文章以id形式输出
比如(例子不太恰当，但是比较出名)：
| 文章名 | 文章内容 | |
|---|---|---|
| 原文 | 《背影》 | 我与父亲不相见已二年余了，我最不能忘记的是他的背影 |
| 数据准备 | 001_prose | 我与父亲不相见已二年余了，我最不能忘记的是他的背影 |
| 分词 | 001_prose | 我 与 父亲 不 相见 已 二年 余 了 ， 我 最 不能 忘记 的 是 他 的 背影 |
| 形成词典 | 001_prose_test | P 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 11 12 13 14 15 13 16 |
注意：形成词典，是指把所有文章的词语都包含了，无论训练数据还是测试数据，只是在文件名做区分xxx_test，yyy_train，训练数据时，只需读取文件名以test结尾的文件。
二、训练数据
此步骤只读取训练数据
1 获取文本特征
1.1 将未出现的词语保存在词典wordDic中
记录词语对应的id——{词语id:1}
wordDic={1:1, 2:1, 3:1 …}
1.2 统计词语出现的次数，保存在词典classDic中
统计词语出现的次数——{文章类型:{词语id，出现次数}}
classDic={‘P’:{1:10, 2:5 …}， ‘F’:{5:6, 11:7…}}
2 求先验概率
2.1 文章类型先验概率
P(yi)=每类文章个数/文章总数
2.2文章每个词的先验概率（最大似然——特征x和类别y，在训练中出现的次数）
-
2.2.1 求出每类文章所有词语出现的次数
遍历classDic[文章类型][词语id]——词语id对应的出现次数word_id_count
对P类文章 wordSumP = 10+5…
对F类文章 wordSumF = 6+7…
-
2.2.2 求出每类文章每个词语的先验概率
word_id_count/wordSum
对P类文章 P(xj|yi)=word_id_count/wordSumP
对F类文章 P(xj|yi)=word_id_count/wordSumF
3.记录文章类型、文章先验概率、词语id、词语先验概率(最大似然)（空格分隔）
P类 P(yp) F类 P(yf) …
P类 word_1 p(x1|yp) word_2 p(x1|yp)…
P类 word_5 p(x5|yf) word_11 p(x11|yf)…
三、测试算法（评估模型）
此步骤只读取测试数据及训练数据得到的模型
1.读取模型
读出文章类型、文章先验概率、词语id、词语先验概率P(xj|yi)
2.获取测试文章的类型、词频
3.根据公式计算所有文章的概率
上步的每个词语id已知——词语先验概率P(xj|yi)已知，文章先验概率P(yi)已知，分别计算出在P类文章的概率
4.贝叶斯公式可转化为
5.代入各个类型求解，取出最大值
6.同理，求出所有预测结果，与原有类型进行比较
可将实际分类放入一个origin_list
每预测一篇文章，添加到predict_list
在下步操作中，直接遍历origin_list，对应predict_list中i下标即为实际类型和预测类型
7.准确度、精确度、召回率
准确度Accuracy=所有预测成功的/所有测试数据
精确率(P类)Precision=预测P类成功的/所有预测结果为P类
召回率(P类)Recall=预测P类成功的/P类实际总数