基于pyhton3.6-机器学习实战-朴素贝叶斯代码解释

最新推荐文章于 2022-04-22 19:29:05 发布

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本文介绍如何利用Python实现朴素贝叶斯分类器，包括数据预处理、特征提取、模型训练与测试等步骤，并通过实际案例展示其在文本分类任务中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本人是一名数学系研究生，于2017年底第一次接触python和机器学习，作为一名新手，欢迎与大家交流。

我主要给大家讲解代码，理论部分给大家推荐3本书：

《机器学习实战中文版》

《机器学习》周志华

《统计学习方法》李航

以上3本书，第一本是基于python2的代码实现；剩余两本主要作为第一本书理论省略部分的补充，理论大部分都讲得很细。

博客上关于机器学习实战理论解释都很多，参差不齐，好作品也大都借鉴了以上3本书，网上有很多电子版的书。

与其看看一些没用的博客，真心不如以上3本书有收获。

说实话，学习一定要静下心来，切忌浮躁。不懂可以每天看一点，每天你懂一点，天天积累就多了。

操作系统：windows8.1

python版本：python3.6

运行环境：spyder（anaconda）

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Jan  1 17:17:11 2018

@author: Lelouch_C.C
"""

#创建一个简单数据集函数
def loadDataSet():
    postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],   
                 ['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

#创建一个包含在所有文档中出现的不重复词的列表
def createVocabList(dataSet):
    vocabSet = set([])                      #创建一个空列表
    for document in dataSet:               
        vocabSet = vocabSet | set(document) #取并集
    return list(vocabSet)

#Bayes词集模型/伯努利模型
def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet):
    returnVec = [0] * len(vocabList)         #初始化一个长为len(vocabList)的0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
            #Bayes袋模型/多项式模型，
        else: print("the word: %s is not in my Vocabulary!" % word)
    return returnVec                 
#Bayes袋模型/多项式模型
def bagOfWords2Vec(vocabList, inputSet):
    returnVec = [0] * len(vocabList)         #初始化一个长为len(vocabList)的0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
    return returnVec                                     
"""
if __name__ =='__main__':
    listOPosts,listClasses=loadDataSet()
    myVocabList=createVocabList(listOPosts)
    print('myVocabList=',myVocabList)
    trainMat = []
    for postinDoc in listOPosts:
        trainMat.append(setOfWords2Vec(myVocabList, postinDoc))
    print('trainMat:\n', trainMat)
#"""
    
#朴素Bayes分类器训练函数
    
import numpy as np

#训练算法：
#朴素贝叶斯分类器训练函数
def trainNB0(trainMatrix,trainCategory):
    """
    参数：trainMatrix经处理的训练矩阵；trainCategory类别标签
    """
    numTrainDocs = len(trainMatrix)          #计算训练的样本数目
    numWords = len(trainMatrix[0])           #计算每篇文档的词条数/特征数
    pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs)       #文档属于侮辱类的概率
    p0Num = np.ones(numWords); p1Num = np.ones(numWords)    
    #创建numpy.ones数组,词条出现数初始化为1，拉普拉斯平滑
    p0Denom = 2.0; p1Denom = 2.0             #分母初始化为2,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，
            p1Num += trainMatrix[i]       
            #在长为len(trainMatrix[0])的全一向量p1Num上统计侮辱类样本每个词条出现的次数总和
            #全一向量p1Num每一个位置对应一个词条，结果为每个词条次数总和加一，p1Num被初始化为一
            p1Denom += sum(trainMatrix[i])  
            #依次统计每个侮辱类样本总共词条出现的次数，然后每次叠加
            #结果为所有样本的词条总和+2，p1Denom被初始化为2
        else:  #统计属于非侮辱类的条件概率所需的数据，同上
            p0Num += trainMatrix[i]
            p0Denom += sum(trainMatrix[i])
    p1Vect = np.log(p1Num/p1Denom)            #侮辱类每个词条对应的条件概率
    #取对数，防止下溢出         
    p0Vect = np.log(p0Num/p0Denom)            #同上
    return p0Vect,p1Vect,pAbusive   

"""
if __name__ == '__main__':
    postingList, classVec = loadDataSet()
    myVocabList = createVocabList(postingList)
    trainMat = []
    for postinDoc in postingList:
        trainMat.append(setOfWords2Vec(myVocabList, postinDoc))
    p0V, p1V, pAb = trainNB0(trainMat, classVec)
    print('p0V:\n', p0V)
    print('p1V:\n', p1V)
    print('classVec:\n', classVec)
    print('pAb:\n', pAb)
#"""

#测试算法    
def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1):
    """
    函数说明：朴素Bayes分类函数
    参数：vec2Classify - 待分类的词条向量
          p1Vec -侮辱类的条件概率数组
          pClass1 - 文档属于侮辱类的概率
    """
    p1 = sum(vec2Classify * p1Vec) + np.log(pClass1)        
    #对应元素相乘。logA * B = logA + logB，所以这里加上log(pClass1)
    p0 = sum(vec2Classify * p0Vec) + np.log(1.0 - pClass1)      #同上
    if p1 > p0:
        return 1
    else:
        return 0
    
#对所有操作进行封装
def testingNB():
    listOPosts,listClasses = loadDataSet()                      #创建实验样本
    myVocabList = createVocabList(listOPosts)                   #创建词汇列表
    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')                    #执行分类并打印分类结果
"""
if __name__ == '__main__':
    testingNB()
    #输出：['love', 'my', 'dalmation'] 属于非侮辱类
    #      ['stupid', 'garbage'] 属于侮辱类
#"""
    
#示例1：使用朴素Bayes过滤垃圾邮件
#文件解析及完整的垃圾邮件测试函数
import re

#将使用正则将字符串转换为字符列表
def textParse(bigString):                          
    listOfTokens = re.split(r'\W*', bigString)                              
    #将模式匹配项作为切分标志进行字符串切分，re.split第一个参数就是模式匹配项
    #常用：非字母\W、字母\w,非数字\D,数字\d，非空格\S,空格\s...，还可以具体指定其他
    #可选项(与上述模式联合使用)：*；重复0或多次，+：重复1或多次，？：重复0或1次
    return [tok.lower() for tok in listOfTokens if len(tok) > 2]            
    #除了单个字母，例如大写的I，其它单词变成小写
·
def spamTest():
    docList = []; classList = []; fullText=[]
    for i in range(1, 26):                         #遍历25个txt文件
        wordList = textParse(open('email/spam/%d.txt' % i, 'r').read())     
        #读取每个垃圾邮件，并字符串转换成字符串列表
        docList.append(wordList)
        classList.append(1)                        #标记垃圾邮件，1表示垃圾文件
        wordList = textParse(open('email/ham/%d.txt' % i, 'r').read())      
        #读取每个非垃圾邮件，并字符串转换成字符串列表
        docList.append(wordList)
        classList.append(0)                        #标记非垃圾邮件，1表示垃圾文件   
    vocabList = createVocabList(docList)           #创建词汇表，不重复
    trainingSet = list(range(50)); testSet = []    
    #创建存储训练集的索引值的列表和测试集的索引值的列表                       
    for i in range(10):       #从50个邮件中，随机挑选出40个作为训练集,10个做测试集
        randIndex = int(np.random.uniform(0, len(trainingSet)))#随机选取索引值
        testSet.append(trainingSet[randIndex])     #添加测试集的索引值
        del(trainingSet[randIndex])           
        #在训练集列表中删除添加到测试集的索引值
    trainMat = []; trainClasses = []         #创建训练集矩阵和训练集类别标签系向量             
    for docIndex in trainingSet:             #经过删除，现在的trainingSet就剩下训练集
        trainMat.append(setOfWords2Vec(vocabList, docList[docIndex]))       
        #将生成的词集模型添加到训练矩阵中
        trainClasses.append(classList[docIndex])#将类别添加到训练集类别标签系向量中
    p0V, p1V, pSpam = trainNB0(np.array(trainMat), np.array(trainClasses))  
    #训练朴素贝叶斯模型
    errorCount = 0                                  #错误分类计数
    for docIndex in testSet:                        #遍历测试集
        wordVector = setOfWords2Vec(vocabList, docList[docIndex])#测试集的词集模型
        if classifyNB(np.array(wordVector), p0V, p1V, pSpam) != classList[docIndex]:    
            #如果分类错误
            errorCount += 1                         #错误计数加1
            print("分类错误的测试集：",docList[docIndex])
    print('错误率：%.2f%%' % (float(errorCount) / len(testSet) * 100))

"""
if __name__=='__main__':
    spamTest()          #由于用到随机，所以每次结果都可能不同
#"""
    
#使用Naive Bayes分类器从个人广告中获取区域倾向