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朴素贝叶斯

朴素贝叶斯​

这个算法是建立在贝叶斯理论上的分类方法。

它的假设条件是自变量之间相互独立。

简言之，朴素贝叶斯假定某一特征的出现与其它特征无关。即给定类别，特征之间没有相关性。这个假设是“朴素”的来源。

比如说，如果一个水果它是红色的，圆状的，直径大概 7cm 左右，我们可能猜测它为苹果。即使这些特征之间存在一定关系，在朴素贝叶斯算法中我们都认为红色，圆状和直径在判断一个水果是苹果的可能性上是相互独立的。

一个二分类的案例假设:

我今天收到了 100 封邮件，其中有 80 封是垃圾邮件，20 封是正常邮件。

P（垃圾邮件） = 80/100 = 0.8
P（正常邮件） = 20/100 = 0.2

我选定了一些词作为特征，这些词可能出现在邮件中，也可能不出现。这些词有“免费”，“恭喜”，“辛苦”等。

我发现垃圾邮件中有 20 封含有“免费”这个词，50 封含有“恭喜”这个词，0 封含有“辛苦”这个词。

P（免费|垃圾邮件） = 20/80 = 0.25
P（恭喜|垃圾邮件） = 50/80 = 0.625
P（辛苦|垃圾邮件） = 0/80 = 0

正常邮件中有 5 封含有“免费”这个词。6 封含有“恭喜”这个词，2 封含有“辛苦”这个词。

P（免费|正常邮件） = 5/20 = 0.25
P（恭喜|正常邮件） = 6/20 = 0.3
P（辛苦|正常邮件） = 2/20 = 0.1

现在我收到了一封邮件，这封邮件内容为：“恭喜您获得了一次免费的机会”，我想知道这封邮件是垃圾邮件的概率是多少？

P（垃圾邮件|免费，恭喜） = P（免费|垃圾邮件）* P（恭喜|垃圾邮件）* P（垃圾邮件）= 0.25 * 0.625 * 0.8 = 0.125

P（正常邮件|免费，恭喜） = P（免费|正常邮件）* P（恭喜|正常邮件）* P（正常邮件）= 0.25 * 0.3 * 0.2 = 0.015

因为 P（垃圾邮件|免费，恭喜） > P（正常邮件|免费，恭喜），所以这封邮件被判定为垃圾邮件。

如果狡猾的垃圾邮件制造者把邮件内容改为：“恭喜您获得了一次免费的机会，辛苦您动动手指参加我们的免费活动”，那么这封邮件被判定为垃圾邮件的概率就会变成 0，因为“辛苦”这个词在正常邮件中有出现，在垃圾邮件中没有出现。

改进:拉普拉斯平滑法

在每个关键词上人为的增加一个出现的次数，这样就不会出现概率为 0 的情况了。（下面的公式免费的平方表示这个关键词出现 2 次）

P（垃圾邮件|免费，恭喜，辛苦） = P（免费|垃圾邮件）* P（恭喜|垃圾邮件）* P（辛苦|垃圾邮件）* P（垃圾邮件）= (20+1/80)² * (50+1/80) * (0+1/80) * 0.8 = 0.0351421875

P（正常邮件|免费，恭喜，辛苦） = P（免费|正常邮件）* P（恭喜|正常邮件）* P（辛苦|正常邮件）* P（正常邮件）= (5+1/20)² * (6+1/20) * (2+1/20) * 0.2 =0.012885

# 参考答案
import numpy as np

class NaiveBayes:
    def __init__(self):
        self.class_probs = {}  # 存储每个类别的先验概率 P(c)
        self.word_probs = {}   # 存储每个类别中单词的条件概率 P(w|c)
        self.vocab = set()     # 保存所有出现的单词构成的词汇表
        self.smooth = 1        # 拉普拉斯平滑参数

    def fit(self, X, y):
        # 获取唯一类别和其数量
        classes, class_counts = np.unique(y, return_counts=True)
        self.class_probs = {label: count / len(y) for label, count in zip(classes, class_counts)}  # 先验概率
        
        # 初始化词汇表和词频统计
        word_count = {label: {} for label in classes}  # 每个类别的词频表
        class_word_totals = {label: 0 for label in classes}  # 每个类别单词总数
        
        # 遍历每个样本进行分词和统计
        for text, label in zip(X, y):
            words = text.split(" ")
            for word in words:
                self.vocab.add(word)  # 添加到词汇表
                if word not in word_count[label]:
                    word_count[label][word] = 0
                word_count[label][word] += 1  # 更新词频
                class_word_totals[label] += 1  # 当前类别单词总数加1

        # 计算条件概率 P(w|c) 加拉普拉斯平滑
        vocab_size = len(self.vocab)  # 词汇表大小
        self.word_probs = {label: {} for label in classes}
        for label in classes:
            for word in self.vocab:
                count = word_count[label].get(word, 0)  # 获取词频，若未出现则为0
                self.word_probs[label][word] = (count + self.smooth) / (
                    class_word_totals[label] + vocab_size * self.smooth
                )

    def predict(self, X):
        predictions = []  # 存储所有样本的预测结果
        for text in X:
            words = text.split(" ")
            class_scores = {}  # 存储每个类别的后验概率

            # 计算后验概率 P(c|w1,w2,...,wn)
            for label in self.class_probs:
                class_scores[label] = self.class_probs[label]
                for word in words:
                    if word in self.word_probs[label]:  # 如果词在词汇表中
                        class_scores[label] *= self.word_probs[label][word]
                    else:
                        # 若单词未在词汇表中，跳过计算
                        class_scores[label] *= 1/len(self.vocab)
            
            # 选择后验概率最大的类别作为预测结果
            predictions.append(max(class_scores, key=class_scores.get))
        
        return predictions
    
    def score(self, X, y):
        predictions = self.predict(X)
        return np.mean(predictions == y)


# 数据
data = np.array([
    ("恭喜 你 赢得 了 大奖 ！","诈骗"),
    ("请 立即 更新 您 的 账户 信息","诈骗"),
    ("您的 账户 存在 异常 ，请 尽快 处理","诈骗"),
    ("这是 您 的 账单 ，请 查看","正常"),
    ("您的 订单 已 发货","正常"),
    ("请 确认 您 的 注册 信息","正常"),
    ("您 有 新的 消息 ，请 查看","正常"),
    ("点击 此 链接 获取 优惠券","诈骗"),
    ("您的 账户 已 被 锁定 ，请 立即 联系","诈骗"),
    ("恭喜 您 获得 免费 试用 ！","诈骗"),
    ("请 不要 分享 您 的 密码","正常"),
    ("您的 订阅 即将 到期 ，请 续费","正常"),
    ("您 有 未 读 邮件 ，请 查看","正常"),
    ("立即 行动 ，获取 限时 优惠 ！","诈骗"),
    ("您的 信用卡 信息 需要 更新","诈骗"),
])
X = data[:, 0]  # 文本数据
y = data[:, 1]  # 标签数据

# 创建模型并训练
model = NaiveBayes()
model.fit(X, y)

# 输出结果，比较预测类别与实际类别
print(model.score(X, y))


使用sklearn模块完成​

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
import numpy as np

# 创建一些示例数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])  # 特征
y = np.array([0, 0, 1, 1, 1])  # 目标标签

# 创建朴素贝叶斯分类器 (高斯朴素贝叶斯)
model = GaussianNB()

# .fit() 方法用于拟合模型
model.fit(X, y)

# 要预测的新数据点
new_data_point = np.array([[6]])

# .predict() 方法返回预测的类别
predicted_class = model.predict(new_data_point)
# .predict_proba() 方法返回每个类别的概率
predicted_proba = model.predict_proba(new_data_point)

print("预测类别:", predicted_class)
print("类别概率:", predicted_proba)

简单示例​

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
import sklearn.datasets
# 加载数据
data = sklearn.datasets.load_iris()
# .data 属性包含特征
X = data.data
# .target 属性包含目标标签
y = data.target
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
# 创建朴素贝叶斯分类器 (高斯朴素贝叶斯)
model = GaussianNB()
# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

效果评估​

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, model.predict(X_test))
accuracy

查看分类错误的样本信息​

import pandas as pd

# 把测试数据、目标标签、预测结果合并到一起
# pd.DataFrame()函数用于创建DataFrame
# pd.concat()函数用于合并多个DataFrame
# axis=1 表示按列合并
df = pd.concat(
    [pd.DataFrame(X_test,columns=data.feature_names),
     pd.DataFrame(y_test,columns=['target']),
     pd.DataFrame(model.predict(X_test),columns=['predict'])
     ],axis=1 )

# 筛选target列与predict列不相等的数据
df.loc[df['target']!=df['predict']]