机器学习之朴素贝叶斯_朴素贝叶斯经典例题天气

前言：主要介绍朴素贝叶斯的概念、公式，以及代码实现贝努利、高斯、多项式朴素贝叶斯。

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1 朴素贝叶斯

• 朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一个非常简单，但是实用性很强的分类模型。朴素贝叶斯分类器的构造基础是贝叶斯理论。
• 联合概率：是指两件事情同时发生的概率，一般对于X和Y来说，对应的联合概率记为P(XY)。
• 条件概率：表示为在Y发生的条件下，发生X的概率。记为P(X∣Y)。
• 贝叶斯公式：，其中W为特征向量，C为预测的类别。

2 朴素贝叶斯应用

注意：0代表否，1代表是。
我们可以使用上述公式依次计算出真下雨的概率，这里不再计算。我们可以通过代码使用贝努利、高斯、多项式来完成计算。

3 代码实现贝努力朴素贝叶斯

为了方便继续使用上述数据进行预测，数据截图如下：

代码实现：

from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB

def naviebayes():
    # 读取数据
    data = pd.read_csv("train_2.csv")
    # 取出数据当中的特征值和目标值
    y = data['真下雨？'] #目标值
    x = data[['刮北风', '闷热','多云','天气预报有雨']] #特征值
    # 进行数据分割
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2)

    #贝努力朴素贝叶斯
    clf = BernoulliNB()
    clf.fit(x_train, y_train)
    y_predict = clf.predict(x_test)
    print(x_test)
    print(y_predict)
    print("预测的概率为",clf.score(x_test, y_test))
    print("--------------------")
    Next_Day = [[0, 0, 1, 0]]
    pre = clf.predict(Next_Day)
    pre2 = clf.predict_proba(Next_Day)
    print("预测结果为：", pre)
    # 输出模型预测的分类概率
    print("预测的概率为：", pre2)


if __name__ == '__main__':
    naviebayes()
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截图：

4 代码实现高斯朴素贝叶斯

代码实现：

from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

def naviebayes():
    # 读取数据
    data = pd.read_csv("train_2.csv")
    # 取出数据当中的特征值和目标值
    y = data['真下雨？'] #目标值
    x = data[['刮北风', '闷热','多云','天气预报有雨']] #特征值
    # 进行数据分割
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2)

    #高斯朴素贝叶斯
    gnb = GaussianNB()
    gnb.fit(x_train, y_train)
    y_predict = gnb.predict(x_test)
    print(x_test)
    print(y_predict)
    print("预测的概率为",gnb.score(x_test, y_test))
    print("--------------------")
    Next_Day = [[0, 0, 1, 0]]
    pre = gnb.predict(Next_Day)
    pre2 = gnb.predict_proba(Next_Day)
    print("预测结果为：", pre)
    # 输出模型预测的分类概率
    print("预测的概率为：", pre2)



if __name__ == '__main__':
    naviebayes()
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截图：

5 代码实现多项式朴素贝叶斯

代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
import pandas as pd


def naviebayes():
    # 读取数据
    data = pd.read_csv("train_2.csv")
    # 取出数据当中的特征值和目标值
    y = data['真下雨？'] #目标值
    x = data[['刮北风', '闷热','多云','天气预报有雨']] #特征值
    # 进行数据分割
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2)

    # 多项式朴素贝叶斯
    mlt = MultinomialNB(alpha=1.0)
    mlt.fit(x_train, y_train)
    y_predict = mlt.predict(x_test)
    print(x_test)
    print(y_predict)
    print("准确率为：", mlt.score(x_test, y_test))
    print("--------------------")
    Next_Day = [[0, 0, 1, 0]]
    pre = mlt.predict(Next_Day)
    pre2 = mlt.predict_proba(Next_Day)
    print("预测结果为：", pre)
    # 输出模型预测的分类概率
    print("预测的概率为：", pre2)

if __name__ == '__main__':
    naviebayes()
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截图：

6 总结

通过对比贝努力、高斯、多项式的结果，预测的准确率不一样，所以我们在开发使用的时候，一定要注意区分这几类。