【点宽专栏】教你如何应用朴素贝叶斯分类器进行股价趋势分类预测

朴素贝叶斯分类器进行股价趋势分类预测

原理

贝叶斯定理

模型思想

1、在风险识别中，贝叶斯模型本质上也是一种已知结果找原因的思维工具。

2、在风险决策中，利用贝叶斯模型的基本思想是充分利用先验信息（如已有的模型，数据信息以及经验资料），将先验分布和抽样分布整合成后验分布，从而利用后验分布进行决策。如果有新的信息，则更新后验分布，实现递归决策方案。从而得到最优策略，使得决策风险尽可能低。在概率统计的表述是：应用所观察到的现象对有关概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的标准方法。

3、在分类预测中，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。

概率论基础

要理解贝叶斯模型，必须先理解贝叶斯定理。贝叶斯定理实际上就是计算“条件概率”的公式。

条件概率

条件概率，是指在事件B发生的情况下，事件A发生的概率，用P(A|B)来表示。其公式为：

上式可转化为：

称为乘法公式。

全概率公式

设试验E的样本空间为S，A为E的事件，B1，B2，…，Bn为S的一个划分，则全概率公式为：

模型公式

公式

通常，事件A在事件B(发生)的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概