内容简介:朴素贝叶斯属于生成模型,属于贝叶斯分类的算法,以贝叶斯定理为基础,因此如需看懂其公式推导方式,则需要了解什么是先验概率、条件概率以及后验概率;同时了解什么是条件概率公式,什么是全概率公式,进而可以推导出什么是贝叶斯公式朴素贝叶斯的前提假设是分类特征分布独立,但是实际应用中这一假设不一定会成立,因此在特征比较多或者之间有联系的时候,分类效果比较差;但是正是由这个假设,才使得需要计算的条件概率数量大大减少,使得学习和预测的过程简化,从而提高了效率并且尽管有前提假设的限制,但是朴素贝叶斯也有其优势所在(如:
朴素贝叶斯属于生成模型,属于贝叶斯分类的算法,以贝叶斯定理为基础,因此如需看懂其公式推导方式,则需要了解什么是先验概率、条件概率以及后验概率;同时了解什么是条件概率公式,什么是全概率公式,进而可以推导出什么是贝叶斯公式
朴素贝叶斯的前提假设是分类特征分布独立,但是实际应用中这一假设不一定会成立,因此在特征比较多或者之间有联系的时候,分类效果比较差;但是正是由这个假设,才使得需要计算的条件概率数量大大减少,使得学习和预测的过程简化,从而提高了效率
并且尽管有前提假设的限制,但是朴素贝叶斯也有其优势所在(如: 6 Easy Steps to Learn Naive Bayes Algorithm (with codes in Python and R) 中所提到的):
4 Applications of Naive Bayes Algorithms
- Real time Prediction : Naive Bayes is an eager learning classifier and it is sure fast. Thus, it could be used for making predictions in real time
- Multi class Prediction : This algorithm is also well known for multi class prediction feature. Here we can predict the probability of multiple classes of target variable
- Text classification/ Spam Filtering/ Sentiment Analysis : Naive Bayes classifiers mostly used in text classification (due to better result in multi class problems and independence rule) have higher success rate as compared to other algorithms. As a result, it is widely used in Spam filtering (identify spam e-mail) and Sentiment Analysis (in social media analysis, to identify positive and negative customer sentiments)
- Recommendation System : Naive Bayes Classifier and Collaborative Filtering together builds a Recommendation System that uses machine learning and data mining techniques to filter unseen information and predict whether a user would like a given resource or not
简单的说:可以简单快速的进行预测,对于多分类预测有较好的表现,在文本分类/垃圾邮件过滤/情感分析中应用较好以及适合用于推荐系统
朴素贝叶斯三种常见模型:
- 多项式模型,较为常见,一般用于特征值是离散型数据,会做拉普拉斯平滑(Laplace smoothing)处理(贝叶斯估计),因为用极大似然法会导致估计概率为0的情况出现
- 高斯模型,一般用于特征值是连续型数据,比如身高、体重等等;高斯模型一般假设每个特征维度都满足高斯分布,因此需要计算均值和方差
- 伯努利模型,一般用于特征值是离散型数据,但与多项式模型不同的是,其特征值一般为0或者1等布尔值,因此会多一步二值化的过程
从《统计学习方法》的公式推导可知,朴素贝叶斯相当于对所有可能性求概率,先求先验概率,然后再计算类确定下各个特征的后验概率,最后将后验概率最大的类作为输出
以算法4.1结合测试数据集 MNIST (数字识别),简单的朴素贝叶斯算法代码实现如下(多项式模型):
class MultinomialNB: ''' fit函数输入参数: X 测试数据集 y 标记数据 alpha 贝叶斯估计的正数λ predict函数输入参数: test 测试数据集 ''' def fit(self, X, y, alpha = 0): # 整理分类 feature_data = defaultdict(lambda: []) label_data = defaultdict(lambda: 0) for feature, lab in zip(X, y): feature_data[lab].append(feature) label_data[lab] += 1 # 计算先验概率 self.label = y self.pri_p_label = {k: (v + alpha)/(len(self.label) + len(np.unique(self.label)) * alpha) for k,v in label_data.items()} # 计算不同特征值的条件概率 self.cond_p_feature = defaultdict(lambda: {}) for i,sub in feature_data.items(): sub = np.array(sub) for f_dim in range(sub.shape[1]): for feature in np.unique(X[:,f_dim]): self.cond_p_feature[i][(f_dim,feature)] = (np.sum(sub[:,f_dim] == feature) + alpha) / (sub.shape[0] + len(np.unique(X[:,f_dim])) * alpha) def predict(self, test): p_data = {} for sub_label in np.unique(self.label): # 对概率值取log,防止乘积时浮点下溢 p_data[sub_label] = self.pri_p_label[sub_label] for i in range(len(test)): if self.cond_p_feature[sub_label].get((i,test[i])): p_data[sub_label] *= self.cond_p_feature[sub_label][(i,test[i])] opt_label = max(p_data, key = p_data.get) return([opt_label, p_data.get(opt_label)])
然后使用上述算法来预测下数字识别的数据集,计算测试错误率,这里将训练集分割成80%的训练集和20%的测试集,并将非0值替换成1(其实这样来看应该用朴素贝叶斯的伯努利模型,但是先多项式模型用着吧)
import numpy as np import pandas as pd from collections import defaultdict from sklearn.model_selection import train_test_split dataset = pd.read_csv("train.csv") dataset = np.array(dataset) dataset[:,1:][dataset[:,1:] != 0] = 1 label = dataset[:,0] # 分割训练集和测试集 train_dat, test_dat, train_label, test_label = train_test_split(dataset, label, test_size = 0.2, random_state = 123456) # 构建NB模型 model = MultinomialNB() model.fit(X=train_dat, y=train_label, alpha=1) # 使用NB模型进行预测 pl = {} i = 0 for test in test_dat: temp = model.predict(test=test) pl[i] = temp i += 1 # 输出测试错误率% error = 0 for k,v in pl.items(): if test_label[k] != v[0]: error += 1 print(error/len(test_label)*100)
最后输出的测试错误率为12.69%,低于之前测试的KNN算法的准确度
以上所述就是小编给大家介绍的《统计学习方法-朴素贝叶斯笔记》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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