Python实现朴素贝叶斯的学习与分类过程解析
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2020-09-18
18:40:56
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Python实现朴素贝叶斯的学习与分类过程解析实现朴素贝叶斯的学习与分类过程解析
主要介绍了Python实现朴素贝叶斯的学习与分类过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或
者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
概念简介概念简介:
朴素贝叶斯基于贝叶斯定理，它假设输入随机变量的特征值是条件独立的，故称之为“朴素”。简单介绍贝叶斯定理：
乍看起来似乎是要求一个概率，还要先得到额外三个概率，有用么？其实这个简单的公式非常贴切人类推理的逻辑，即通过可
以观测的数据，推测不可观测的数据。举个例子，也许你在办公室内不知道外面天气是晴天雨天，但是你观测到有同事带了雨
伞，那么可以推断外面八成在下雨。
若X 是要输入的随机变量，则Y 是要输出的目标类别。对X 进行分类，即使求的使P(Y|X) 最大的Y值。若X 为n 维特征变量 X
= {A1, A2, …..An} ，若输出类别集合为Y = {C1, C2, …. Cm} 。
X 所属最有可能类别 y = argmax P(Y|X), 进行如下推导：
朴素贝叶斯的学习朴素贝叶斯的学习
有公式可知，欲求分类结果，须知如下变量：
各个类别的条件概率，
输入随机变量的特质值的条件概率
示例代码:
import copy
class native_bayes_t:
def __init__(self, character_vec_, class_vec_):
"""
构造的时候需要传入特征向量的值，以数组方式传入
参数1 character_vec_ 格式为 [("character_name",["","",""])]
参数2 为包含所有类别的数组 格式为["class_X", "class_Y"]
"""
self.class_set = {}
# 记录该类别下各个特征值的条件概率
character_condition_per = {}
for character_name in character_vec_:
character_condition_per[character_name[0]] = {}
for character_value in character_name[1]:
character_condition_per[character_name[0]][character_value] = {
'num' : 0, # 记录该类别下该特征值在训练样本中的数量,
'condition_per' : 0.0 # 记录该类别下各个特征值的条件概率
}
for class_name in class_vec:
self.class_set[class_name] = {
'num' : 0, # 记录该类别在训练样本中的数量,
'class_per' : 0.0, # 记录该类别在训练样本中的先验概率,
'character_condition_per' : copy.deepcopy(character_condition_per),
}
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