ナイーブベイズPythonコードの実装（スイカ帳）
要約：
ナイーブベイズ機械学習が進分類のための分類の非常に一般的な方法であり、データ収集時間は、個別の属性によって特徴付けられる、
非常に便利な使用。単純な原理、トレーニング高効率、優れたフィット効果。
ナイーブベイズ
ベイズ式：
ナイーブベイズ、個々の特徴は互いに独立であるという仮定が、次式が成立することが前提とされているので、これは、シンプルであることの理由は：
次のようにナイーブベイズアルゴリズムを計算するための式は次のとおりです。
次のように実際の計算では、上記の式は、わずかに変更されます。
- P（XI | CI）のいくつかの特性の値が小さいので、P =も約0に等しくてもよい複数の特徴を乗算した後であってもよいです。乗算は加算なるにつれて式ログの両側には、クラスによってこの問題を回避するために、取ることができます。
- P（CI）およびP（XI | CI）は、一般に、直接、典型的にはラプラシアン平滑化を使用して、計算された周波数サンプルを使用しません。
上記式において、カテゴリのDC周波数、Nは、すべての可能なカテゴリの数を示します。
周波数に対応するXI属性で特徴付け上記式直流において、カテゴリの周波数Dcが、Niは特徴の可能な特性の数を表します。
スイカブック対応するデータセット
色泽 根蒂 敲声 纹理 脐部 触感 好瓜
青绿 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是
乌黑 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 是
乌黑 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是
青绿 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 是
浅白 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是
青绿 稍蜷 浊响 清晰 稍凹 软粘 是
乌黑 稍蜷 浊响 稍糊 稍凹 软粘 是
乌黑 稍蜷 浊响 清晰 稍凹 硬滑 是
乌黑 稍蜷 沉闷 稍糊 稍凹 硬滑 否
青绿 硬挺 清脆 清晰 平坦 软粘 否
浅白 硬挺 清脆 模糊 平坦 硬滑 否
浅白 蜷缩 浊响 模糊 平坦 软粘 否
青绿 稍蜷 浊响 稍糊 凹陷 硬滑 否
浅白 稍蜷 沉闷 稍糊 凹陷 硬滑 否
乌黑 稍蜷 浊响 清晰 稍凹 软粘 否
浅白 蜷缩 浊响 模糊 平坦 硬滑 否
青绿 蜷缩 沉闷 稍糊 稍凹 硬滑 否パイソン達成
#encoding:utf-8
import pandas as pd
import numpy as np
class NaiveBayes:
def __init__(self):
self.model = {}#key 为类别名 val 为字典PClass表示该类的该类，PFeature:{}对应对于各个特征的概率
def calEntropy(self, y): # 计算熵
valRate = y.value_counts().apply(lambda x : x / y.size) # 频次汇总 得到各个特征对应的概率
valEntropy = np.inner(valRate, np.log2(valRate)) * -1
return valEntropy
def fit(self, xTrain, yTrain = pd.Series()):
if not yTrain.empty:#如果不传，自动选择最后一列作为分类标签
xTrain = pd.concat([xTrain, yTrain], axis=1)
self.model = self.buildNaiveBayes(xTrain)
return self.model
def buildNaiveBayes(self, xTrain):
yTrain = xTrain.iloc[:,-1]
yTrainCounts = yTrain.value_counts()# 频次汇总 得到各个特征对应的概率
yTrainCounts = yTrainCounts.apply(lambda x : (x + 1) / (yTrain.size + yTrainCounts.size)) #使用了拉普拉斯平滑
retModel = {}
for nameClass, val in yTrainCounts.items():
retModel[nameClass] = {'PClass': val, 'PFeature':{}}
propNamesAll = xTrain.columns[:-1]
allPropByFeature = {}
for nameFeature in propNamesAll:
allPropByFeature[nameFeature] = list(xTrain[nameFeature].value_counts().index)
#print(allPropByFeature)
for nameClass, group in xTrain.groupby(xTrain.columns[-1]):
for nameFeature in propNamesAll:
eachClassPFeature = {}
propDatas = group[nameFeature]
propClassSummary = propDatas.value_counts()# 频次汇总 得到各个特征对应的概率
for propName in allPropByFeature[nameFeature]:
if not propClassSummary.get(propName):
propClassSummary[propName] = 0#如果有属性灭有，那么自动补0
Ni = len(allPropByFeature[nameFeature])
propClassSummary = propClassSummary.apply(lambda x : (x + 1) / (propDatas.size + Ni))#使用了拉普拉斯平滑
for nameFeatureProp, valP in propClassSummary.items():
eachClassPFeature[nameFeatureProp] = valP
retModel[nameClass]['PFeature'][nameFeature] = eachClassPFeature
return retModel
def predictBySeries(self, data):
curMaxRate = None
curClassSelect = None
for nameClass, infoModel in self.model.items():
rate = 0
rate += np.log(infoModel['PClass'])
PFeature = infoModel['PFeature']
for nameFeature, val in data.items():
propsRate = PFeature.get(nameFeature)
if not propsRate:
continue
rate += np.log(propsRate.get(val, 0))#使用log加法避免很小的小数连续乘，接近零
#print(nameFeature, val, propsRate.get(val, 0))
#print(nameClass, rate)
if curMaxRate == None or rate > curMaxRate:
curMaxRate = rate
curClassSelect = nameClass
return curClassSelect
def predict(self, data):
if isinstance(data, pd.Series):
return self.predictBySeries(data)
return data.apply(lambda d: self.predictBySeries(d), axis=1)
dataTrain = pd.read_csv("xiguadata.csv", encoding = "gbk")
naiveBayes = NaiveBayes()
treeData = naiveBayes.fit(dataTrain)
import json
print(json.dumps(treeData, ensure_ascii=False))
pd = pd.DataFrame({'预测值':naiveBayes.predict(dataTrain), '正取值':dataTrain.iloc[:,-1]})
print(pd)
print('正确率:%f%%'%(pd[pd['预测值'] == pd['正取值']].shape[0] * 100.0 / pd.shape[0]))輸出
{"否": {"PClass": 0.5263157894736842, "PFeature": {"色泽": {"浅白": 0.4166666666666667, "青绿": 0.3333333333333333, "乌 黑": 0.25}, "根蒂": {"稍蜷": 0.4166666666666667, "蜷缩": 0.3333333333333333, "硬挺": 0.25}, "敲声": {"浊响": 0.4166666666666667, "沉闷": 0.3333333333333333, "清脆": 0.25}, "纹理": {"稍糊": 0.4166666666666667, "模糊": 0.3333333333333333, "清晰": 0.25}, "脐部": {"平坦": 0.4166666666666667, "稍凹": 0.3333333333333333, "凹陷": 0.25}, "触感": {"硬滑": 0.6363636363636364, "软粘": 0.36363636363636365}}}, "是": {"PClass": 0.47368421052631576, "PFeature": {"色泽": {"乌黑": 0.45454545454545453, "青绿": 0.36363636363636365, "浅白": 0.18181818181818182}, "根蒂": {"蜷缩": 0.5454545454545454, "稍蜷": 0.36363636363636365, "硬挺": 0.09090909090909091}, "敲声": {"浊响": 0.6363636363636364, "沉闷": 0.2727272727272727, "清脆": 0.09090909090909091}, "纹理": {"清晰": 0.7272727272727273, "稍糊": 0.18181818181818182, "模糊": 0.09090909090909091}, "脐 部": {"凹陷": 0.5454545454545454, "稍凹": 0.36363636363636365, "平坦": 0.09090909090909091}, "触感": {"硬滑": 0.7, "软粘": 0.3}}}}
预测值 正取值
0 是 是
1 是 是
2 是 是
3 是 是
4 是 是
5 是 是
6 否 是
7 是 是
8 否 否
9 否 否
10 否 否
11 否 否
12 是 否
13 否 否
14 是 否
15 否 否
16 否 否
正确率:82.352941%要約：
- ベイズ分類器は、分類結果を直接嵌合されていない生成モデルが、分類後の式に対応する事後確率をフィッティングする確率です。
- この記事では、バイナリを記述し、複数の分類問題を処理するために使用することができます。
- 小さなデータセットの場合、うまく行きました。
- 独立性の仮定の特徴に基づいて。
- これは私のgithubのページhttps://github.com/fanchy、いくつかの興味深い共有です。