Python 西瓜书 拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器（可以直接运行）

根据西瓜书的西瓜数据集3.0，实现拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器。

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import math

##朴素贝叶斯分类器
def fun(sigma,mu,xi):#概率密度函数
return 1/(math.sqrt(2*math.pi)*sigma)*math.exp(-(xi-mu)**2/(2*sigma**2))

def Naive_Bayers_Classifier(data,pred_data,c):
##data：数据集
##pred_data：予测分类
##c:分类名称
##采用拉普拉斯修正
features_list = pred_data.keys()

##计算先验概率,Smoothing
c_num = data[c].value_counts().values.tolist()
c_name = data[c].value_counts().index.tolist()
p_c_list = []
for i in range(len(c_num)):
p_c_list.append((c_num[i]+1)/(data.shape[0]+len(c_num)))

##每个属性估计条件概率
die_data = data.groupby(c)
p_y_list = []

for i in range(len(p_c_list)):
data1 = die_data.get_group(c_name[i])

p_f_list = [] #条件概率P(x_i|c)
for feature in features_list:
if data1[feature].dtype==object:
f_num = data1[data1[feature]==pred_data[feature]].shape[0]
p_f_list.append((f_num+1)/(data1.shape[0]+len(data1[feature].value_counts().index.tolist())))
else:
sigma = data1[feature].std()
mu = data1[feature].mean()
p_f_list.append(fun(sigma,mu,pred_data[feature]))
mul = 1
for p_f in p_f_list:
mul *= p_f  #P(x|c)
mul *= p_c_list[i]
print(str(c)+' '+c_name[i]+'的概率:',mul)
p_y_list.append(mul)

idmax = p_y_list.index(max(p_y_list))
print('结论:'+str(c)+' '+c_name[idmax])

data = pd.read_table('watermelon30.txt',delimiter=',')
##予测：
pred_data = {'色泽':'青绿','根蒂':'蜷缩','敲声':'清脆','纹理':'清晰','脐部':'凹陷','触感':'硬滑',
'密度':0.697,'含糖率':0.460}

c = '好瓜'

Naive_Bayers_Classifier(data,pred_data,c)

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