贝叶斯分类算法实例 --根据姓名推测男女（二）

二.贝叶斯分类器根据姓名判别男女 -python

项目github地址：https://github.com/observerss/ngender

先说一下主要思路，我们日常从一个人的名字中，基本上能大致判断这个名字的主人是男是女。比如李大志，这个名字一听就很男性。为什么呢？因为大字和志字男性名字用得比较多。虽然机器一眼看不出来，但它可以通过统计信息来判断。如果有足够多的数据，我们就可以统计出大字和志字用作男性名字的比例，计算概率信息。然后就可以用这些概率，运用上述的贝叶斯公式来进行计算，判定性别。

代码其实不难，各个字的统计数据已经计算好，在项目中给出。我们只需要读取文件数据，存储到 python 的字典中，计算出概率，然后预测的时候进行计算即可。我们先看核心代码，稍后会有例子说明。

里面核心代码文件为：

这里主要讲一下核心代码的内容：https://github.com/observerss/ngender/blob/master/ngender/ngender.py

如果你对python感兴趣，我这有个学习Python基地，里面有很多学习资料，感兴趣的+Q群：688244617

class Guesser(object):

    //初始化函数，调用下面的_load_model()函数
    def __init__(self):
        self._load_model()

    //初始化一些参数
    def _load_model(self):
        self.male_total = 0
        self.female_total = 0
        self.freq = {
   }

        //这里加载charfreq.csv文件，这个文件存放的是一些汉字是男女的统计信息
        with open(os.path.join(os.pat
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