机器学习系列--Naive Bayes Classification

Native Bayes

贝叶斯决策理论的核心思想：选择最高概率的决策。朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分。

下面不加证明地直接给出贝叶斯定理：

朴素贝叶斯分类的正式定义如下：





因为分母对于所有类别为常数，因为我们只要将分子最大化皆可。又因为各特征属性是条件独立的，所以有：

分类问题

现在实际的来研究一个文本分类的问题，下面是朴素贝叶斯分析问题的一般过程：

1.收集数据：可以使用任何方法。

2.准备数据：需要数值型或者布尔型的数据。

3.分析数据：有大量的特征时，绘制特征作用不大，此时使用直方图效果会更好。

4.训练算法：计算不同的独立特征的条件概率。

5.测试算法：计算错误率。

6.使用算法：一个常见的朴素贝叶斯应用是文档分类，可以在任意的分类场景中使用朴素贝叶斯分类器，不一定非要是文本。

为了简单起见，先研究一个社区的评论条目，构建一个快速过滤器，来分辨每条评论属于侮辱性评论还是非侮辱性评论，分别用1和0来代表，接下来的代码演示如何将词条数据转换成布尔型或数值型的数据：

词表到向量的转换函数：

def loadDataSet():
postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],
['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'],
['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 is abusive, 0 not
return postingList,classVec

上面这个load数据的函数，功能很简单就是创建两个数组，并返回它们，一个是词条列表即评论，共6个评论，一个是每个词条所对应的类别列表。这里所说的词条也就是一个句子，比如例子中的一个评论，后续还可能是一篇文章，一封邮件等，而词条列表则是由这些词条组成的数组。后面会这么用这个函数：

def createVocabList(dataSet):
vocabSet = set([])  #create empty set
for document in dataSet:
vocabSet = vocabSet | set(document) #union of the two sets
return list(vocabSet)

这个函数旨在创建包含上面词条列表所有词汇，但不会重复的数组。先创建一个空的set数据类型，然后遍历每个词条，用 ‘|’求并集，返回不重复的单词。看一下函数的效果：



返回的不重复的词汇列表，可能是没按照顺序的，不过这个无关紧要。

def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet):
returnVec = [0]*len(vocabList)
for word in inputSet:
if word in vocabList:
returnVec[vocabList.index(word)] = 1
else: print "the word: %s is not in my Vocabulary!" % word
return returnVec

上面这个函数的作用就是将词汇数组，输出成程序可以更好识别的向量。向量的每一个元素为1或0，表示词汇表中的单词在输入文档（词条）中是否出现。实现原理是遍历文档每个词，再判断每个词是否出现在词汇表中，进而对输出向量进行赋值操作。看一下效果：

从词向量计算概率

将朴素贝叶斯的定理应用到这个社区评论过滤的案例中，前面已经提到用x,y表示的贝叶斯定理，现在用w 代表一个向量，该向量由多个数值组成，其实际意义就是社区每条评论的数值化结果即[0,1,0,0,1,1,1….]这种形式，用字母Ci代表评论的类别，在这个案例中只有两个类别：C1=1，侮辱性评论，C2=非侮辱性评论。那我们这个案例的研究目的就是分辨新输入的评论属于哪一类别，也就是给定评论内容（词条数组向量）的条件下，属于哪种类别的概率，用符号表示就是P(Ci | w)。有贝叶斯定理可以得到：



利用这个公式，每当输入一个文档，我们会计算这个文档属于每一个类别的概率，选择最大概率的那个类别作为评判结果，体现了贝叶斯决策理论的核心思想：选择最高概率的决策。

主要分析一下右边的式子：

分子：P(w | Ci)代表着在已知类别的情况下，对每个单词求其出现的概率，这个就跟前一篇介绍生成学习算法中大象和小狗的例子差不多了，在这里w回事由很多值组成的向量，即可写成P(w0,w1,w2,w3,…,wn|Ci),按照前面朴素贝叶斯的假设：w中每个特征条件独立，所以可以写成：P(w0 | Ci)P(w1 | Ci)P(w2 | Ci)P(w3 | Ci)…..P(wn | Ci) ,按照这样来计算上述概率。P（Ci）为ci类别的个数占总个数的概率，比如这个案例中p(C1)=p(c2)=3/6=0.5。

分母：是表示某个词向量的概率，在实际情况中，词向量是给定的也就是输入数据，所以分母通常为常数，所以可忽略不计，不影响整体概率结果。

下面这个函数是求P(w |ci)的过程：

def trainNB0(trainMatrix,trainCategory):
numTrainDocs = len(trainMatrix) #trainMatrix的长度，也就是几篇文档
numWords = len(trainMatrix[0])  #trainMatrix中每篇文档的长度，即有多少个单词
pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs) #trainCategory中类别1的个数除以文档总数，也就是类别1的比例
p0Num = ones(numWords); p1Num = ones(numWords)   #创建全是0的数组，后面为了防止出现全0导致概率无效，换成了全1数组，change to ones()
p0Denom = 2.0; p1Denom = 2.0                        #分母基数初始化为2 ，防止出现分母为0，或者比分子小情况，change to 2.0
for i in range(numTrainDocs):
if trainCategory[i] == 1:   #判断每篇文档的类别属于
p1Num += trainMatrix[i]  #同一类别，每个词汇列表中单词出现次数的累计
p1Denom += sum(trainMatrix[i]) #在同一类别所有文档中，词汇列表出现的单词个数总和，包括重复
else:
p0Num += trainMatrix[i]
p0Denom += sum(trainMatrix[i])
p1Vect = log(p1Num/p1Denom)     #这里原本是不加log运算，得出的结果就是概率，不过后面会有乘法计算，为了避免最后结果变成0，采用log运算 #change to log()
p0Vect = log(p0Num/p0Denom)          #change to log()
return p0Vect,p1Vect,pAbusive   #分别返回类别0中，各个单词的概率；类别1中各个单词的概率；类别为1的概率

上面这些函数的过程，下面用手写草图详细介绍下其中数据的处理流程，便于理解：



上述函数的运行结果就是得到在两个类别下的每个单词的概率：



下面是加上log函数的结果：

p0v: [-2.56494936 -2.56494936 -2.56494936 -3.25809654 -2.56494936 -2.56494936
-2.56494936 -3.25809654 -2.56494936 -3.25809654 -3.25809654 -2.56494936
-2.56494936 -3.25809654 -2.56494936 -2.56494936 -2.56494936 -3.25809654
-2.15948425 -3.25809654 -3.25809654 -3.25809654 -2.56494936 -1.87180218
-3.25809654 -3.25809654 -2.56494936 -2.56494936 -2.56494936 -2.56494936
-2.56494936 -2.56494936]
p1v: [-1.94591015 -3.04452244 -3.04452244 -2.35137526 -3.04452244 -3.04452244
-3.04452244 -1.94591015 -3.04452244 -2.35137526 -2.35137526 -3.04452244
-3.04452244 -1.65822808 -3.04452244 -3.04452244 -3.04452244 -2.35137526
-2.35137526 -2.35137526 -2.35137526 -2.35137526 -3.04452244 -3.04452244
-2.35137526 -2.35137526 -3.04452244 -2.35137526 -2.35137526 -3.04452244
-3.04452244 -3.04452244]

经过数据训练之后我们得到两个类别下每个单词会出现的概率，以上数据仅为参考，我发现函数 createVocabList 每次出来的结果都不一样，是随机的，我用python是3.6的，所以这里就不一一对比数据的准确性，我再debug的时候对比是没错的。

关键部分理解完了，下面分析一下如何使用这个训练结果，我贴上全部的代码：

import numpy as np

def loadDataSet():
postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],
['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'],
['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 is abusive, 0 not
return postingList, classVec

def createVocabList ( dataSet):
vocabSet = set([])  #create empty set
for document in dataSet:
vocabSet = vocabSet | set(document) #union of the two sets
return list(vocabSet)

def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet):
returnVec = [0]*len(vocabList)
for word in inputSet:
if word in vocabList:
returnVec[vocabList.index(word)] = 1
else: print ("the word: %s is not in my Vocabulary!" % word)
return returnVec

def trainNB0(trainMatrix,trainCategory):
numTrainDocs = len(trainMatrix)
numWords = len(trainMatrix[0])
pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs)
p0Num = np.ones(numWords); p1Num = np.ones(numWords)
p0Denom = 2.0; p1Denom = 2.0
for i in range(numTrainDocs):
if trainCategory[i] == 1:
p1Num += trainMatrix[i]
p1Denom += sum(trainMatrix[i])
else:
p0Num += trainMatrix[i]
p0Denom += sum(trainMatrix[i])
p1Vect = np.log(p1Num/p1Denom)
p0Vect = np.log(p0Num/p0Denom)
return p0Vect, p1Vect, pAbusive

def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1):
p1 = sum(vec2Classify * p1Vec) + np.log(pClass1)  # element-wise mult
p0 = sum(vec2Classify * p0Vec) + np.log(1.0 - pClass1)
if p1 > p0:
return 1
else:
return 0

def bagOfWords2VecMN(vocabList, inputSet):
returnVec = [0] * len(vocabList)
for word in inputSet:
if word in vocabList:
returnVec[vocabList.index(word)] += 1
return returnVec

if __name__ == '__main__':
listOPosts, listClasses = loadDataSet()
myVocabList = createVocabList(listOPosts)
print(myVocabList)
trainMat = []
for postinDoc in listOPosts:
trainMat.append(setOfWords2Vec(myVocabList, postinDoc))
p0V, p1V, pAb = trainNB0(np.array(trainMat), np.array(listClasses))
# print("p0v:",p0V)
# print("p1v:",p1V)
testEntry = ['love', 'my', 'dalmation']
thisDoc = np.array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))
print (testEntry, 'classified as: ', classifyNB(thisDoc, p0V, p1V, pAb))
testEntry = ['stupid', 'garbage']
thisDoc = np.array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))
print(testEntry, 'classified as: ', classifyNB(thisDoc, p0V, p1V, pAb))

主要业务逻辑看main函数，

p0V, p1V, pAb = trainNB0(np.array(trainMat), np.array(listClasses))

这一步过后就得到了每个单词的概率向量了。接下来开始分类，对于新的数据（语句），这边先得对照词汇表转化成向量。

testEntry = ['love', 'my', 'dalmation']
thisDoc = np.array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))

向量化的结果（这个也要看词汇表排序的，仅做参考）：

[0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]

下面进入分类：

def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1):
p1 = sum(vec2Classify * p1Vec) + np.log(pClass1)  # element-wise mult
p0 = sum(vec2Classify * p0Vec) + np.log(1.0 - pClass1)
if p1 > p0:
return 1
else:
return 0

输入的四个参数，第一个是新数据的向量化结果，第二第三分别是各类别下每个单词概率的向量，第四个为其中某一类别的概率。

函数主要实现了贝叶斯公式中 右边分子的部分，也就是 在给定类别下这个词向量的概率和这个类别的概率的相乘。

这里的sum(vec2Classify * p1Vec) 操作，实际上就是：

[0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] * [-2.56494936 -2.56494936 -2.56494936 -3.25809654 -2.56494936 -2.56494936

-2.56494936 -3.25809654 -2.56494936 -3.25809654 -3.25809654 -2.56494936

-2.56494936 -3.25809654 -2.56494936 -2.56494936 -2.56494936 -3.25809654

-2.15948425 -3.25809654 -3.25809654 -3.25809654 -2.56494936 -1.87180218

-3.25809654 -3.25809654 -2.56494936 -2.56494936 -2.56494936 -2.56494936

-2.56494936 -2.56494936]

一一对应相乘最后相加，可以看到这个过程，0所对应的项相乘都变成0了，只有在词汇表中出现过的单词为1 余对应概率相乘才会有有效结果，最后相加是求这整个词向量的概率结果，这里想加并没有和前面的“w中每个特征条件独立，所以可以写成：P(w0 | Ci)P(w1 | Ci)P(w2 | Ci)P(w3 | Ci)…..P(wn | Ci) ,按照这样来计算上述概率。”矛盾，这边是log函数相加，log（P(w0 | Ci)P(w1 | Ci)P(w2 | Ci)P(w3 | Ci)…..P(wn | Ci)）= log（（P(w0 | Ci)）+log（P(w1 | Ci)）+……+log（P(wn | Ci)）。最后加上类别概率的log结果，其实就是公式中的P（w|Ci）*P(Ci)的相乘结果的log，可以拆成两个log相加。

分类函数中，把把每个类别的概率都算出来，然后进行对比，谁比较大就属于那个类别。这就是简单的朴素贝叶斯分类算法，选择概率最大的那个。