朴素贝叶斯(Naive Bayes)

        朴素贝叶斯是一个基于概率统计的机器学习算法，作用是用于多分类。

        训练集包含已知分类类别的大量样本，每个样本具有n维特征，例如：已知一个人分类为胖或者瘦，有5个特征用于分类，这5个特征分别是体重、身高、年龄、鞋码、每天吃几碗饭。每个特征可能还有分等级，如鞋码分为L、XL等。

        主要用到的数学知识有：条件概率、全概率公式、贝叶斯定理等。朴素贝叶斯对于具体的问题需要具体分析。

目录

一，基本的数学知识

1.1条件概率

1.2 全概率公式

1.3贝叶斯公式

二，具体例子实现二分类算法

2.1 独立分布、联合分布与条件分布的关系

2.2 应用贝叶斯公式

2.3 对概率计算公式取对数，从而连乘变为连加

三，python代码实现

3.1代码解析

3.1.1读取数据集

3.1.2 计算P(X|Y)

3.1.3模型数据计算结果解读

3.1.4模型的使用

3.2python代码

四，总结

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一，基本的数学知识

1.1条件概率

        概率：某类样本的数量与样本总量的比值称为频率，对频率求极限得到概率。

        条件概率：首先对总的样本按照给定条件将合适的选出来，某类样本的数量与选出来的样本数量的比值极限就是条件概率。

1.2 全概率公式

        由条件概率，可以得到：P(AB)=P(B)P(A|B)=P(A)P(B|A)。事件A由b1,b2,b3,……,bn等影响，全概率就是P(AB)，其中B可以独立地分为B1,B2,……,Bn，将Bj作为条件累加得到。

1.3贝叶斯公式

        贝叶斯公式就是对全概率公式的反驳，已知A发生的概率，求A发生是因为b1,b2,……,bn中b6引起的概率。

二，具体例子实现二分类算法

2.1 独立分布、联合分布与条件分布的关系

        一共具有15个样本。朴素贝叶斯的情况用到了全概率公式，只是全概率公式的完备事件组只有一个。

2.2 应用贝叶斯公式

        下图中的各种概率可以根据样本计算得到。

2.3 对概率计算公式取对数，从而连乘变为连加

        作为机器学习的算法，必然少不了模型的训练，概率模型函数的训练就是依据已有的样本，把一些计算过程的固定参数进行计算保存。

        对于数学来讲，上述模型还可以进一步进行简化。简化的理论如下：GMM分类模型就是进一步简化得到的结果。

三，python代码实现

3.1代码解析

3.1.1读取数据集

        依据算法流程，首先将需要的数据利用一定的数据结构放入内存。或者利用excel可视化进行操作计算得到各种所需的数据结构也可行。

3.1.2 计算P(X|Y)

3.1.3模型数据计算结果解读

        朴素贝叶斯最终需要计算一些概率，模型训练就是将要用到的各种参数进行计算并保存，当得到新样本时，将样本的特征矩阵代入就可以计算。

3.1.4模型的使用

3.2python代码

import numpy as np
 
def createDataSet():
    dataSet = [[0, 0, 0, 0, 'no'],     #数据集,平面二维N×D
            [0, 0, 0, 1, 'no'],
            [0, 1, 0, 1, 'yes'],
            [0, 1, 1, 0, 'yes'],
            [0, 0, 0, 0, 'no'],
            [1, 0, 0, 0, 'no'],
            [1, 0, 0, 1, 'no'],
            [1, 1, 1, 1, 'yes'],
            [1, 0, 1, 2, 'yes'],
            [1, 0, 1, 2, 'yes'],
            [2, 0, 1, 2, 'yes'],
            [2, 0, 1, 1, 'yes'],
            [2, 1, 0, 1, 'yes'],
            [2, 1, 0, 2, 'yes'],
            [2, 0, 0, 0, 'no']]
    labels = ['年龄', '有工作', '有自己的房子', '信贷情况']        #特征标签
    return dataSet, labels                             #返回数据集和分类属性
 
 
# 获得 P(X|Y)
def trainPbmodel_X(feats):
    N,D = np.shape(feats) #N个满足条件的样本，每个样本D个特征
   
    model = {}
    # 对每一维度的特征进行概率统计
    for d in range(D):
        data = feats[:,d].tolist() #获取所有样本每个特征所组成的列表
        keys = set(data) # 列表变集合，实现去重，获取特征的取值个数，如年龄类别分为老中幼，那么keys里面存三个数据
        N = len(data) #样本个数
        model[d] ={}
        for key in keys:
            model[d][key] = float(data.count(key)/N)
    return model
 
# datas： list格式 每个元素表示1个特征序列    
# labs：  list格式 每个元素表示一个标签
def trainPbmodel(datas,labs):
   
    # 定义模型
    model = {}
    # 获取分类的类别
    keys = set(labs)
    for key in keys:
        # 获得P(Y)
        Pbmodel_Y = labs.count(key)/len(labs) #每个类别的概率
        
        # 收集标签为Y的数据
        index = np.where(np.array(labs)==key)[0].tolist() #[2, 3, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13],类别为Y的样本序号
        feats = np.array(datas)[index] #[2, 3, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13],类别为Y的样本的特征矩阵
        # print(index)
        # print(feats)
        
        # 获得 P(X|Y)
        Pbmodel_X = trainPbmodel_X(feats)
        
        # 模型保存
        model[key]={}
        model[key]["PY"] = Pbmodel_Y
        model[key]["PX"] = Pbmodel_X
 
    return model
    
# feat : list格式 一条输入特征
# model: 训练的概率模型
# keys ：考察标签的种类 
def getPbfromModel(feat,model,keys):
    results ={}
    eps = 0.00001
    for key in keys:
        # 获取P(Y)
        PY = model.get(key,eps).get("PY")
        
        # 分别获取 P(X|Y)
        model_X = model.get(key,eps).get("PX")
        list_px=[]
        for d in range(len(feat)):
            pb = model_X.get(d,eps).get(feat[d],eps)
            list_px.append(pb)
        
        result = np.log(PY) + np.sum(np.log(list_px))
        results[key]= result
    return results
 
if __name__ == '__main__':        
    
    '''实验一  自制贷款数据集'''
    
    # 获取数据集
    dataSet, labels = createDataSet()
    
    # 截取数据和标签
    datas = [i[:-1] for i in dataSet] # 特征矩阵
    labs = [i[-1] for i in dataSet] #每个样本的类别1×N
    
    # 获取标签种类
    keys = set(labs) # keys是{'yes', 'no'}，集合去掉相同的标签
 
    
    # 进行模型训练
    model = trainPbmodel(datas,labs)
    print(model)
    
    # 根据输入数据获得预测结果
    feat = [0,0,0,1]
    result = getPbfromModel(feat,model,keys)
    print(result)
    
    # 遍历结果找到概率最大值进行数据
    for key,value in result.items():
        if(value == max(result.values())):
            print("预测结果是",key)
    

四，总结

        朴素贝叶斯算法最终算的是一系列概率，这些概率与样本的特征有关，如果有N个类别就需要计算N个概率，其中概率最大的就是样本所属类别。

        在计算这些概率的时候使用到了贝叶斯定理，贝叶斯公式中的个别数据需要使用数据集计算的到，也就是模型参数的训练。这些参数如下：