实现朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯算法是一种基于概率的分类算法,常用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。本文将详细介绍如何使用Python实现朴素贝叶斯算法,并提供相应的源代码。
首先,我们需要导入所需的库和模块。在Python中,可以使用numpy
库进行数值计算,使用collections
库中的defaultdict
类来方便地创建字典。
import numpy as np
from collections import defaultdict
接下来,我们定义一个NaiveBayes
类来实现朴素贝叶斯算法。该类包含以下几个方法:
__init__()
: 初始化朴素贝叶斯分类器,设置类别和特征的计数器。train()
: 训练朴素贝叶斯分类器,计算类别和特征的概率。predict()
: 对新样本进行分类预测。calculate_class_prob()