900字范文 > 机器学习：基于概率的朴素贝叶斯分类器详解--Python实现以及项目实战

机器学习：基于概率的朴素贝叶斯分类器详解--Python实现以及项目实战

时间：2023-06-01 17:51:29

前言

前篇基础理论知识：机器学习：贝叶斯分类器详解（一）-贝叶斯决策理论与朴素贝叶斯

这篇主要使用代码实现贝叶斯分类。

一、准备数据

创建一个bayes.py程序，从文本中构建词向量，实现词表向向量转换函数。

from numpy import *def loadDataSet():postingList = [['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'], # 分词可用wordcloud['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'],# 此文档为斑点犬爱好者留言板['my', 'dalmation', 'is', 'so', 'cute', 'I', 'love', 'him'],['stop', 'posting', 'stupid', 'worthless', 'garbage'],['mr', 'licks', 'ate', 'my', 'steak', 'how', 'to', 'stop', 'him'],['quit', 'buying', 'worthless', 'dog', 'food', 'stupid']]classVec = [0,1,0,1,0,1]#1代表侮辱性文字，0代表正常言论return postingList,classVec #返回的第二个变量为人工标注用于区别侮辱性和非侮辱性的标签。#创建一个空集def createVocabList(dataSet):vocabSet = set([])for document in dataSet:vocabSet = vocabSet | set(document) #创建两个集合的并集划掉重复出现的单词return list(vocabSet)#处理样本输出为向量形式def setOfWords2Vec(vocaList , inputSet):returnVec = [0]*len(vocaList)#创建一个其中所含元素全为0的向量代替文本for word in inputSet:if word in vocaList:returnVec[vocaList.index(word)] = 1else:print("the word:%s is not in my Vocabulary!"" % word")return returnVec

第一个函数创建了一些实验样本，第二个函数创建一个包含在所有文档中出现的不重复的列表，第三个函数输入参数为词汇表及某个文档，输出的是文档向量，向量的每一个元素为1或0，分别表示词汇表中的单词在输入文档中是否出现。

可检验函数是否正常工作：

listOPosts,listClasses=loadDataSet()myVocabList=createVocabList(listOPosts)print(myVocabList)print(setOfWords2Vec(myVocabList,listOPosts[0]))print(setOfWords2Vec(myVocabList,listOPosts[3]))

二、训练算法：从词向量计算概率

该函数伪代码如下：

根据前篇基础理论先求得P(w|ci)，再计算P（ci）。

朴素贝叶斯分类器训练函数：

def trainNB0(trainMatrix,trainCategory):#朴素贝叶斯分类器训练函数。参数：1：向量化文档2：词条向量numTrainDocs = len(trainMatrix)#文本矩阵numWords = len(trainMatrix[0])pAbusive = sum(trainCategory)/float(numWords)p0Num = zeros(numWords);p1Num = zeros(numWords)#创建两个长度为词条向量等长的列表,平滑处理：初始值设为1p0Denom = 0.000001;p1Denom = 0.000001for i in range (numTrainDocs):if trainCategory[i] ==1:p1Num += trainMatrix[i]p1Denom += sum(trainMatrix[i])else:p0Num += trainMatrix[i]p0Denom += sum(trainMatrix[i])p1Vect = p1Num/p1Denom # 利用Numpy数组计算p(wi/c1),即类1条件下各词条出现的概率p0Vect = p0Num/p0Denom # 利用Numpy数组计算p(wi/c0)，为避免下溢，后面会改为log()return p0Vect, p1Vect, pAbusive # 返回

由于当p0Num时会报RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide，这是由0/0导致，因此在设置p0Denom时不能设置为0.

首先，计算文档属于侮辱性文档（class=1）的概率，即P（1）。P（0）可由1-P（1）得到。

检验：

print(p1v)print(p0v)print(pAb)

结果：

利用贝叶斯分类器对文档进行分类时，要进行多个概率的乘积可获得文档属于某个类别额的概率，即计算p（w0|1）p（w1|1）p（w2|1）。其中一个概率值为0，那么最后的乘积也为0.我们可以将所有出现的词初始值初始化为1，并将分母初始化为2.

修改：

p0Num = ones(numWords); p1Num = ones(numWords)#创建两个长度为词条向量等长的列表,平滑处理：初始值设为1p0Denom = 2.0;p1Denom = 2.0#平滑处理，初始值设为2

另一个问题为下溢出，这是由于太多很小的数相乘造成的。当计算乘积 p(w0|ci) * p(w1|ci) * p(w2|ci)... p(wn|ci) 时，由于大部分因子都非常小，所以程序会下溢出或者得到不正确的答案。（用 Python 尝试相乘许多很小的数，最后四舍五入后会得到 0）。一种解决办法是对乘积取自然对数。在代数中有 ln(a * b) = ln(a) + ln(b), 于是通过求对数可以避免下溢出或者浮点数舍入导致的错误。同时，采用自然对数进行处理不会有任何损失。

修改：

p1Vect = log(p1Num/p1Denom)#利用Numpy数组计算p(wi/c1),即类1条件下各词条出现的概率p0Vect = log(p0Num/p0Denom)#利用Numpy数组计算p(wi/c0)，为避免下溢，后面会改为log()

三、分类函数

朴素贝叶斯分类函数：

测试：

def testingNB():"""测试朴素贝叶斯算法"""# 1. 加载数据集listPosts,listClasses =loadDataSet()#2. 创建单词集合myVocabList = createVocabList(listPosts)#3.计算单词是否出现并创建数据矩阵trainMat = []for postinDoc in listPosts:trainMat.append(setOfWords2Vec(myVocabList,postinDoc))#4.训练数据p0V,p1V,pAb = trainNB0(array(trainMat),array(listClasses))#5.测试数据testEntry = ['love','my','dalmation']thisDoc = array(setOfWords2Vec(myVocabList,testEntry))print(testEntry, 'classified as: ', classifyNB(thisDoc, p0V, p1V, pAb))testEntry = ['stupid', 'garbage']thisDoc = array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))print(testEntry, 'classified as: ', classifyNB(thisDoc, p0V, p1V, pAb))

四、文档词袋模型

由于我们将每个词的出现作为一个特征，这可以被描述为词集模型。但单词往往有多义性，意味着一个单词在文档出现可能代表有不同的含义。这种方法被称为词袋模型。

在词袋中，每个单词可以出现多次，而在词集中，每个词只能出现一次。为适应词袋模型，需要对函数setOfWords2Vec稍加修改：

def bagOfWords2VecMN(vocaList , inputSet):returnVec = [0]*len(vocaList)#创建一个其中所含元素全为0的向量代替文本for word in inputSet:if word in vocaList:returnVec[vocaList.index(word)] += 1 #每遇到一个单词，相应加一else:print("the word:%s is not in my Vocabulary!"" % word")return returnVec

五、使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件

1.收集数据

使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件数据集

数据集说明：数据集下包含两个文件夹，其中spam文件夹下为垃圾邮件，ham文件夹下为非垃圾邮件。

数据集格式： txt文件

2.准备数据（处理数据）

英文由于单词之间有空格，方便切分。中文有jieba库，有兴趣的可以了解一下。

myStr = 'This book is the best book on Python.'myStr.split()['This', 'book', 'is', 'the', 'best', 'book', 'on', 'Python.']

但是最后一个词有标点符号，这个我们通过正则表达式解决，正则表达式在文本分类中是有很大作用的。

import reregEx = pile('\\W*')listOfTokens = regEx.split(myStr)listOfTokens['This', 'book', 'is', 'the', 'best', 'book', 'on', 'Python', '']

这里会有空字符串产生。我们可以计算字符串的长度，只返回字符串长度大于0的字符串。

[tok for tok in listOfTokens if len(tok)>0]['This', 'book', 'is', 'the', 'best', 'book', 'on', 'Python']

另外我们考虑构建词库，并不用考虑单词的大小写，全部改为小写

[tok.lower() for tok in listOfTokens if len(tok)>0]['this', 'book', 'is', 'the', 'best', 'book', 'on', 'python']

这么一来我们就完成了简单文本的切分。当然一些文本也有非常复杂的处理方法，具体看文本的内容和性质。

3.测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证

直接贴上代码

def textParse(bigString):import relistOfTokens = re.split(r'\W*', bigString)return [tok.lower() for tok in listOfTokens if len(tok) > 2]def spamTest():docList = [] # 文档（邮件）矩阵classList = [] # 类标签列表for i in range(1, 26):wordlist = textParse(open('trashclass/spam/{}.txt'.format(str(i))).read())docList.append(wordlist)classList.append(1)wordlist = textParse(open('trashclass/ham/{}.txt'.format(str(i))).read())docList.append(wordlist)classList.append(0)vocabList = bayes.createVocabList(docList) # 所有邮件内容的词汇表import picklefile=open('trashclass/vocabList.txt',mode='wb') #存储词汇表二进制方式写入pickle.dump(vocabList,file)file.close()# 对需要测试的邮件，根据其词表fileWordList构造向量# 随机构建40训练集与10测试集trainingSet = list(range(50))testSet = []for i in range(10):randIndex = int(np.random.uniform(0, len(trainingSet)))testSet.append(trainingSet[randIndex])del (trainingSet[randIndex])trainMat = [] # 训练集trainClasses = [] # 训练集中向量的类标签列表for docIndex in trainingSet:# 使用词袋模式构造的向量组成训练集trainMat.append(bayes.setOfWords2Vec(vocabList, docList[docIndex]))trainClasses.append(classList[docIndex])p0v,p1v,pAb=bayes.trainNB0(trainMat,trainClasses)file=open('trashclass/threeRate.txt',mode='wb') #用以存储分类器的三个概率二进制方式写入pickle.dump([p0v,p1v,pAb],file)file.close()errorCount=0for docIndex in testSet:wordVector=bayes.setOfWords2Vec(vocabList,docList[docIndex])if bayes.classifyNB(wordVector,p0v,p1v,pAb)!=classList[docIndex]:errorCount+=1return float(errorCount)/len(testSet)

加入序列化永久性保存对象，保存对象的字节序列到本地文件中。本例中共有50封电子邮件，其中10封电子邮件被随机选择为测试集合。选择出的数字所对应的文档被添加到测试集，同时也将其从训练集中剔除。这种随机选择数据的一部分作为训练集，而剩余部分作为测试集的过程称为留存交叉验证。现在我们只作出一次迭代，为了更精确的估计分类器的错误率，我们应该多次迭代后求出平均错误率。

当然你也可以用：

from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,test_size=0.2,random_state=0)

方法很多很简单，这里不重复叙述。

（对了上面的代码setOfWords2Vec其实是bagOfWords2VecMN，我只是没有换名字而已，内容是bagOfWords2VecMN）

开始构造分类器：

import bayesimport numpy as npimport tkinter as tkfrom tkinter import filedialogdef fileClassify(filepath):import picklefileWordList=textParse(open(filepath,mode='r').read())file=open('trashclass/vocabList.txt',mode='rb')vocabList=pickle.load(file)vocabList=vocabListfileWordVec=bayes.setOfWords2Vec(vocabList,fileWordList) #被判断文档的向量file=open('trashclass/threeRate.txt',mode='rb')rate=pickle.load(file)p0v=rate[0];p1v=rate[1];pAb=rate[2]return bayes.classifyNB(fileWordVec,p0v,p1v,pAb)if __name__=='__main__':print('朴素贝叶斯分类的错误率为：{}'.format(spamTest())) #测试算法的错误率# filepath=input('输入需判断的邮件路径')root = tk.Tk()root.withdraw()Filepath = filedialog.askopenfilename() # 获得选择好的文件print(Filepath)#判断某一路径下的邮件是否为垃圾邮件if fileClassify(Filepath)==1:print('垃圾邮件')else:print('非垃圾邮件')

这里我直接用Tk直接选路径懒得打了QWQ

完成！~~~~感觉不错就点个赞吧~