机器学习实战笔记(Python实现)-03-朴素贝叶斯

机器学习实战笔记(Python实现)-03-朴素贝叶斯

目录
1、算法概述
1.1 朴素贝叶斯
1.2 算法特点

2、使用Python进行文本分类
3、实例：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件
3.1 切分文本
3.2 使用朴素贝叶斯进行垃圾邮件分类

4、实例：使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向
4.1 实现代码

 

正文
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本系列文章为《机器学习实战》学习笔记，内容整理自书本，网络以及自己的理解，如有错误欢迎指正。
源码在Python3.5上测试均通过，代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction
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1、算法概述

1.1 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯是使用概率论来分类的算法。其中朴素：各特征条件独立；贝叶斯：根据贝叶斯定理。
根据贝叶斯定理，对一个分类问题，给定样本特征x，样本属于类别y的概率是：


 -------（1）
在这里，x 是一个特征向量，设 x 维度为 M。因为朴素的假设，即特征条件独立，根据全概率公式展开，上式可以表达为：



这里，只要分别估计出，特征 Χi 在每一类的条件概率就可以了。类别
y 的先验概率可以通过训练集算出，同样通过训练集上的统计，可以得出对应每一类上的，条件独立的特征对应的条件概率向量。 

1.2 算法特点

优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。
缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感。
适用数据类型：标称型数据。
 
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2、使用Python进行文本分类

要从文本中获取特征，需要先拆分文本。可以把词条想象为单词，也可以使用非单词词条，如URL、IP地址或者任意其他字符串。然后将每一个文本片段表示为一个词条向量，其中值为1表示词条出现在文档中，0表示词条未出现。 

2.1 准备数据：从文本中构建词向量

1 from numpy import *
2
3 def loadDataSet():
4     '''
5     postingList: 进行词条切分后的文档集合
6     classVec:类别标签
7     '''
8     postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],
9                  ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'],
10                  ['my', 'dalmation', 'is', 'so', 'cute', 'I', 'love', 'him'],
11                  ['stop', 'posting', 'stupid', 'worthless', 'garbage'],
12                  ['mr', 'licks', 'ate', 'my', 'steak', 'how', 'to', 'stop', 'him'],
13                  ['quit', 'buying', 'worthless', 'dog', 'food', 'stupid']]
14     classVec = [0,1,0,1,0,1]    #1代表侮辱性文字，0代表正常言论
15     return postingList,classVec
16
17 def createVocabList(dataSet):
18     vocabSet = set([])#使用set创建不重复词表库
19     for document in dataSet:
20         vocabSet = vocabSet | set(document) #创建两个集合的并集
21     return list(vocabSet)
22
23 def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet):
24     returnVec = [0]*len(vocabList)#创建一个所包含元素都为0的向量
25     #遍历文档中的所有单词，如果出现了词汇表中的单词，则将输出的文档向量中的对应值设为1
26     for word in inputSet:
27         if word in vocabList:
28             returnVec[vocabList.index(word)] = 1
29         else: print("the word: %s is not in my Vocabulary!" % word)
30     return returnVec
31 '''
32 我们将每个词的出现与否作为一个特征，这可以被描述为词集模型(set-of-words model)。
33 如果一个词在文档中出现不止一次，这可能意味着包含该词是否出现在文档中所不能表达的某种信息,
34 这种方法被称为词袋模型(bag-of-words model)。
35 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。
36 为适应词袋模型，需要对函数setOfWords2Vec稍加修改，修改后的函数称为bagOfWords2VecMN
37 '''
38 def bagOfWords2VecMN(vocabList, inputSet):
39     returnVec = [0]*len(vocabList)
40     for word in inputSet:
41         if word in vocabList:
42             returnVec[vocabList.index(word)] += 1
43     return returnVec

2.2 训练算法：从词向量计算概率
计算每个类别的条件概率，伪代码：

1 def trainNB0(trainMatrix,trainCategory):
2     '''
3     朴素贝叶斯分类器训练函数(此处仅处理两类分类问题)
4     trainMatrix:文档矩阵
5     trainCategory:每篇文档类别标签
6     '''
7     numTrainDocs = len(trainMatrix)
8     numWords = len(trainMatrix[0])
9     pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs)
10     #初始化所有词出现数为1，并将分母初始化为2，避免某一个概率值为0
11     p0Num = ones(numWords); p1Num = ones(numWords)#
12     p0Denom = 2.0; p1Denom = 2.0 #
13     for i in range(numTrainDocs):
14         if trainCategory[i] == 1:
15             p1Num += trainMatrix[i]
16             p1Denom += sum(trainMatrix[i])
17         else:
18             p0Num += trainMatrix[i]
19             p0Denom += sum(trainMatrix[i])
20     #将结果取自然对数，避免下溢出，即太多很小的数相乘造成的影响
21     p1Vect = log(p1Num/p1Denom)#change to log()
22     p0Vect = log(p0Num/p0Denom)#change to log()
23     return p0Vect,p1Vect,pAbusive

2.3 测试算法
分类函数：

1 def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1):
2     '''
3     分类函数
4     vec2Classify:要分类的向量
5     p0Vec, p1Vec, pClass1:分别对应trainNB0计算得到的3个概率
6     '''
7     p1 = sum(vec2Classify * p1Vec) + log(pClass1)
8     p0 = sum(vec2Classify * p0Vec) + log(1.0 - pClass1)
9     if p1 > p0:
10         return 1
11     else:
12         return 0

测试：

1 def testingNB():
2     listOPosts,listClasses = loadDataSet()
3     myVocabList = createVocabList(listOPosts)
4     trainMat=[]
5     for postinDoc in listOPosts:
6         trainMat.append(setOfWords2Vec(myVocabList, postinDoc))
7     #训练模型，注意此处使用array
8     p0V,p1V,pAb = trainNB0(array(trainMat),array(listClasses))
9     testEntry = ['love', 'my', 'dalmation']
10     thisDoc = array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))
11     print(testEntry,'classified as: ',classifyNB(thisDoc,p0V,p1V,pAb))
12     testEntry = ['stupid', 'garbage']
13     thisDoc = array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))
14     print(testEntry,'classified as: ',classifyNB(thisDoc,p0V,p1V,pAb))

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3、实例：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件

一般流程：

3.1 切分文本

将长字符串切分成词表，包括将大写字符转换成小写，并过滤字符长度小于3的字符。

1 def textParse(bigString):#
2     '''
3     文本切分
4     输入文本字符串，输出词表
5     '''
6     import re
7     listOfTokens = re.split(r'\W*', bigString)
8     return [tok.lower() for tok in listOfTokens if len(tok) > 2]
9

3.2 使用朴素贝叶斯进行垃圾邮件分类

1 def spamTest():
2     '''
3     垃圾邮件测试函数
4     '''
5     docList=[]; classList = []; fullText =[]
6     for i in range(1,26):
7         #读取垃圾邮件
8         wordList = textParse(open('email/spam/%d.txt' % i,'r',encoding= 'utf-8').read())
9         docList.append(wordList)
10         fullText.extend(wordList)
11         #设置垃圾邮件类标签为1
12         classList.append(1)
13         wordList = textParse(open('email/ham/%d.txt' % i,'r',encoding= 'utf-8').read())
14         docList.append(wordList)
15         fullText.extend(wordList)
16         classList.append(0)
17     vocabList = createVocabList(docList)#生成次表库
18     trainingSet = list(range(50))
19     testSet=[]           #
20     #随机选10组做测试集
21     for i in range(10):
22         randIndex = int(random.uniform(0,len(trainingSet)))
23         testSet.append(trainingSet[randIndex])
24         del(trainingSet[randIndex])
25     trainMat=[]; trainClasses = []
26     for docIndex in trainingSet:#生成训练矩阵及标签
27         trainMat.append(bagOfWords2VecMN(vocabList, docList[docIndex]))
28         trainClasses.append(classList[docIndex])
29     p0V,p1V,pSpam = trainNB0(array(trainMat),array(trainClasses))
30     errorCount = 0
31     #测试并计算错误率
32     for docIndex in testSet:
33         wordVector = bagOfWords2VecMN(vocabList, docList[docIndex])
34         if classifyNB(array(wordVector),p0V,p1V,pSpam) != classList[docIndex]:
35             errorCount += 1
36             print("classification error",docList[docIndex])
37     print('the error rate is: ',float(errorCount)/len(testSet))
38     #return vocabList,fullText

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4、实例：使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向

一般流程：



在这个中，我们将分别从美国的两个城市中选取一些人，通过分析这些人发布的征婚广告信息，来比较这两个城市的人们在广告用词上是否不同 。

4.1 实现代码

1 '''
2 函数localWords()与程序清单中的spamTest()函数几乎相同，区别在于这里访问的是
3 RSS源而不是文件。然后调用函数calcMostFreq()来获得排序最高的30个单词并随后将它们移除
4 '''
5 def localWords(feed1,feed0):
6     import feedparser
7     docList=[]; classList = []; fullText =[]
8     minLen = min(len(feed1['entries']),len(feed0['entries']))
9     for i in range(minLen):
10         wordList = textParse(feed1['entries'][i]['summary'])
11         docList.append(wordList)
12         fullText.extend(wordList)
13         classList.append(1) #NY is class 1
14         wordList = textParse(feed0['entries'][i]['summary'])
15         docList.append(wordList)
16         fullText.extend(wordList)
17         classList.append(0)
18     vocabList = createVocabList(docList)#create vocabulary
19     top30Words = calcMostFreq(vocabList,fullText)   #remove top 30 words
20     for pairW in top30Words:
21         if pairW[0] in vocabList: vocabList.remove(pairW[0])
22     trainingSet = list(range(2*minLen)); testSet=[]           #create test set
23     for i in range(10):
24         randIndex = int(random.uniform(0,len(trainingSet)))
25         testSet.append(trainingSet[randIndex])
26         del(trainingSet[randIndex])
27     trainMat=[]; trainClasses = []
28     for docIndex in trainingSet:#train the classifier (get probs) trainNB0
29         trainMat.append(bagOfWords2VecMN(vocabList, docList[docIndex]))
30         trainClasses.append(classList[docIndex])
31     p0V,p1V,pSpam = trainNB0(array(trainMat),array(trainClasses))
32     errorCount = 0
33     for docIndex in testSet:        #classify the remaining items
34         wordVector = bagOfWords2VecMN(vocabList, docList[docIndex])
35         if classifyNB(array(wordVector),p0V,p1V,pSpam) != classList[docIndex]:
36             errorCount += 1
37     print('the error rate is: ',float(errorCount)/len(testSet))
38     return vocabList,p0V,p1V
39
40 def calcMostFreq(vocabList,fullText):
41     '''
42     返回前30个高频词
43     '''
44     import operator
45     freqDict = {}
46     for token in vocabList:
47         freqDict[token]=fullText.count(token)
48     sortedFreq = sorted(freqDict.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
49     return sortedFreq[:30]
50
51 if __name__== "__main__":
52     #导入RSS数据源
53     import operator
54     ny=feedparser.parse('http://newyork.craigslist.org/stp/index.rss')
55     sf=feedparser.parse('http://sfbay.craigslist.org/stp/index.rss')
56     localWords(ny,sf)