朴素贝叶斯算法的类型
有监督学习的分类算法
朴素贝叶斯算法的原理
- 基于贝叶斯理论和特征相互独立的假设；因为假定特征相互独立让问题变的简单，因为称为朴素
- 朴素贝叶斯算法分为:伯努利朴素贝叶斯,高斯朴素贝叶斯,多项式朴素贝叶斯。篇幅较长，可根据旁边的目录来看
?
朴素贝叶斯算法第一站:概率公式
条件概率公式：
为(即在事件B发生的情况下,事件A发生的概率):
?当A,B相互独立时?P(AB) = P(A)?P(B)
全概率公式：
贝叶斯公式:?
?
?朴素贝叶斯算法第二站:朴素贝叶斯计算步骤
1.一个数据集中有两个样本(B1，B2， B3)、(C1，C2，C3)和一个标签的两组(A1，A2)
2.给定一个测试样本(D1，D2，D3)，使用贝叶斯公式求出测试样本属于A1组还是A2组
?3.由于两式分母都是相同的，所以只需要考虑分子就可以了
4.这时遇到一个问题，如果所选特征在训练集中不存在P(测 试特征∣A1)?将会等于0，最终的概率也会等于0，显然这样的结果不是我们想要的
5.这就需要我们引入特征相互独立的假设了
6.根据在训练集数据就可以计算出A1的概率以及A1的条件下D1、D2、D3发生的概率了
7.虽然是能计算出来，但是可能会出现D1这个特征没有出现在训练集特征的情况，比如D1=高，恰好A1组相应类型特征对应的数据低，它的概率也会变成0
8.这是就出现了一个拉普拉斯系数，当测试集特征不存在(为0次)时，给它变成1，相应的分母也要加一。例如，测试集某个特征不存在，概率本应该是 0 \ n? ，使用拉普拉斯系数后就变成了1\(n+1)
?，一旦有一个是找不到的，所有测试集特征都要分子分母各加一
伯努利朴素贝叶斯
伯努利分布又称0-1分布，也叫二项分布，所以伯努利朴素贝叶斯只能对符合二分类数据的特征
伯努利分布公式：
和上面朴素贝叶斯计算步骤有所不同的是，拉普拉斯系数不同。伯努利中的拉普拉斯，分母计算方法是符合计算标签结果的特征条数加上标签类别数，分子还是加1。比如，标签是下雨和没雨，现在判断的是下雨的条件下特征发生的概率，符合条件的训练集特征有4条，分母就是4+2=6
何种情况使用伯努利朴素贝叶斯
伯努利分布:比如正面或反面，成功或失败，有缺陷或没有缺陷，病人康复或未康复。为方便起见，记这两个可能的结果为0和1.
适用于特征和标签呈现伯努利分布时使用，也适用于文本数据（此时特征表示的是是否出现，例如某个词语的出现为1，不出现为0）
绝大多数情况下表现不如多项式分布，但有的时候伯努利分布表现得要比多项式分布要好，尤其是对于小数量级的文本数据
?sklearn中代码实现
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
# 实例化
alg = BernoulliNB()
# 参数：alpha，默认是等于拉普拉斯，防止等于零的情况出现
# 拟合 X_train,y_train为提前切分好的测试数据的特征和标签
alg.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = alg.predict(X_test)
print('预测结果：', y_pred)
# 预测概率
print('预测概率：', alg.predict_proba(X_test))
# 查看准确率
score = alg.score(X_test, y_test)
print('准确率：', score)
高斯朴素贝叶斯?
高斯朴素贝叶斯主要是用来处理连续数据类型的特征
概率密度函数(μ代表均值，σ代表标准差):
何种情况使用高斯朴素贝叶斯
当数据的特征呈现为高斯分布进行分类时使用(生活中绝大部分数据)
sklearn中代码实现
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
# 实例化
alg = GaussianNB()
# 参数：alpha，默认是等于拉普拉斯，防止等于零的情况出现
# 拟合
alg.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = alg.predict(X_test)
print('预测结果：', y_pred)
# 预测概率
print('预测概率：', alg.predict_proba(X_test))
# 查看准确率
score = alg.score(X_test, y_test)
print('准确率：', score)
?多项式朴素贝叶斯
多项式朴素贝叶斯多用于出现次数作为特征的数据，特征数据值必须是非负的。对于文本数据的处理，就非常适合用多项式朴素贝叶斯计算原理：
- 比如有一个预测好坏评论的数据集，在第一个样本中good出现了2次，bad出现了0次，是好评；在第二个样本中good出现了0次，bad出现了2次，是差评。
g b
2 0 好评
0 2 差评 - 现在有一测试集 [ 5，0 ]
- 利用朴素贝叶斯公式分别计算P ( 好 评 ∣ 特 征 ) 和 P(差评∣特征)
- 真实结果为好评和差评的都有0，所以需要考虑拉普拉斯，分母等于此类别下特征条数+类别数,分子加1
- 需要在概率上增加测试集对应特征出现次数次方
- 所以最终得出结论，[ 5, 0 ]的测试结果是好评
何时使用多项式朴素贝叶斯算法
1.适用于文本数据（特征表示的是次数，例如某个词语的出现次数
2.适用于特征为连续数据类型
sklearn中代码实现
from sklearn.naive_bayes import MultionmialNB
# 实例化
alg = MultionmialNB()
# 拟合
alg.fit(X_train, y_train)
# 查看预测结果
y_pred = alg.predict(X_test)
print('预测结果：', y_pred)
# 查看预测概率
print('概率：', alg.predict_proba(X_test))
使用多项式朴素贝叶斯进行文本词频统计
以评论数据为例
1.使用jieba库,并定义切分汉语词汇的函数?
import jieba # 结巴分词
from sklearn.navie_state import MultionmialNB
# ------------------------------分词处理----------------------------
def get_word(val):
return ' '.join(list(jieba.cut(val)))
X = X.transform(get_word)
2.词频向量化
词频向量化，是对分词后的数据进行统计样本中出现的次数，分为普通词频向量化和 TF-IDF词频向量化
普通词频向量化是统计出现次数，下面是普通词频向量化的代码实现
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 实例化
cv = CountVectorizer()
# 参数：stop_words：停用词，通常是读取一个停用词文本文件作为停用词词典
# 查看处理后的数据词典
print('词典：', cv.get_feature_names())
# 查看词典字典，词作为键，对应词典的索引作为值
print('词典字典：', cv.vocabulary_)
# 拟合，一般都是在训练集上拟合
cv.fit(X_train)
# 向量化处理
X_train = cv.transform(X_train).toarray()
X_test = cv.transform(X_test).toarray()
?3.TF-IDF词频向量化
词频：TF，指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率
逆向文件频率：IDF，是一个词语普遍重要性的度量
?
TF-IDF = TF*IDF
TF-IDF词频向量化是统计的词的重要性，下面是代码实现
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 实例化
tv = TfidfVectorizer()
# 拟合，一般都是在训练集上拟合
tv.fit(X_train)
# 向量化处理
X_train = tv.transform(X_train).toarray()
X_test = tv.transform(X_test).toarray()
"""
TF-IDF返回的结果是概率的形式
如果一个词在当前语句中出现了多次，在其他语句中出现的次数少------重要的词
如果一个词在当前语句中出现了多次，在其他语句中出现的次数也多------重要的词
"""
?4.TD-IDF的计算方法
增量学习
增量学习：不断增加数据进行学习，分批加入训练样本进行训练，大多数情况下是数据量太大，需要分批训练时使用
只有朴素贝叶斯可以进行增量学习?
sklearn实现
import joblib
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB # 例如使用高斯朴素贝叶斯
# ----------拆分数据集----------------
# ----------划分出若干组数据-----------
X_train1, y_train1
X_train2, y_train2
# ---------使用算法-------------------
# 实例化
alg = GaussianNB()
# 这里就使用部分拟合，第一次使用部分拟合需要加classes
alg.partial_fit(X_train1, y_train1, classes=[0, 1])
# 参数：X_train, y_train, classes：标签去重后的值
# -----------保存模型-----------------
joblib.dump(算法名称, '文件名.model')
# 将第一拟合和保存模型注释掉，再来读取模型进行拟合
alg = joblib.load('文件名.model')
alg.partial_fit(X_train2, y_train2)
print('查看准确率：', alg.score(X_test, y_test))
朴素贝叶斯算法总结
- 计算速度快【原因：假定特征相互独立】
- 适用场景就是文本分类
- 少量数据仍然可以进行训练，使用较小数据集
- 特征不需要标准化
- 可以进行增量学习
对特征的限定不同
伯努利朴素贝叶斯：特征值最好是0和1；只考虑特征是否出现
高斯朴素贝叶斯：特征值是正态分布，生活中大部分问题是近似正态分布
多项式朴素贝叶斯：特征值不能是负数 需要>=0文本分类常适用多项式朴素贝叶斯
特征值：
? ? ? ?①词出现的次数，即词频 ?词袋模型没有考虑词与词的关系
? ? ? ?②TF-IDF；表示的含义，词的重要性（一个词在当前文本出现次数多，其他文本中出现次数少TF-IDF的值较大）
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