用Python從零實現(xiàn)貝葉斯分類器的機器學(xué)習(xí)的教程
樸素貝葉斯算法簡單高效，在處理分類問題上，是應(yīng)該首先考慮的方法之一。
通過本教程，你將學(xué)到樸素貝葉斯算法的原理和Python版本的逐步實現(xiàn)。
更新：查看后續(xù)的關(guān)于樸素貝葉斯使用技巧的文章“Better Naive Bayes: 12 Tips To Get The Most From The Naive Bayes Algorithm”
樸素貝葉斯分類器，Matt Buck保留部分版權(quán)
關(guān)于樸素貝葉斯
樸素貝葉斯算法是一個直觀的方法，使用每個屬性歸屬于某個類的概率來做預(yù)測。你可以使用這種監(jiān)督性學(xué)習(xí)方法，對一個預(yù)測性建模問題進(jìn)行概率建模。
給定一個類，樸素貝葉斯假設(shè)每個屬性歸屬于此類的概率獨立于其余所有屬性，從而簡化了概率的計算。這種強假定產(chǎn)生了一個快速、有效的方法。
給定一個屬性值，其屬于某個類的概率叫做條件概率。對于一個給定的類值，將每個屬性的條件概率相乘，便得到一個數(shù)據(jù)樣本屬于某個類的概率。
我們可以通過計算樣本歸屬于每個類的概率，然后選擇具有最高概率的類來做預(yù)測。
通常，我們使用分類數(shù)據(jù)來描述樸素貝葉斯，因為這樣容易通過比率來描述、計算。一個符合我們目的、比較有用的算法需要支持?jǐn)?shù)值屬性，同時假設(shè)每一個數(shù)值屬性服從正態(tài)分布（分布在一個鐘形曲線上），這又是一個強假設(shè)，但是依然能夠給出一個健壯的結(jié)果。
預(yù)測糖尿病的發(fā)生
本文使用的測試問題是“皮馬印第安人糖尿病問題”。
這個問題包括768個對于皮馬印第安患者的醫(yī)療觀測細(xì)節(jié)，記錄所描述的瞬時測量取自諸如患者的年紀(jì)，懷孕和血液檢查的次數(shù)。所有患者都是21歲以上（含21歲）的女性，所有屬性都是數(shù)值型，而且屬性的單位各不相同。
每一個記錄歸屬于一個類，這個類指明以測量時間為止，患者是否是在5年之內(nèi)感染的糖尿病。如果是，則為1，否則為0。
機器學(xué)習(xí)文獻(xiàn)中已經(jīng)多次研究了這個標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，好的預(yù)測精度為70%-76%。
下面是pima-indians.data.csv文件中的一個樣本，了解一下我們將要使用的數(shù)據(jù)。
注意：下載文件，然后以.csv擴(kuò)展名保存（如：pima-indians-diabetes.data.csv）。查看文件中所有屬性的描述。
6,148,72,35,0,33.6,0.627,50,1 1,85,66,29,0,26.6,0.351,31,0 8,183,64,0,0,23.3,0.672,32,1 1,89,66,23,94,28.1,0.167,21,0 0,137,40,35,168,43.1,2.288,33,1
樸素貝葉斯算法教程
教程分為如下幾步：
1.處理數(shù)據(jù)：從CSV文件中載入數(shù)據(jù)，然后劃分為訓(xùn)練集和測試集。
2.提取數(shù)據(jù)特征：提取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的屬性特征，以便我們計算概率并做出預(yù)測。
3.單一預(yù)測：使用數(shù)據(jù)集的特征生成單個預(yù)測。
4.多重預(yù)測：基于給定測試數(shù)據(jù)集和一個已提取特征的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集生成預(yù)測。
5.評估精度：評估對于測試數(shù)據(jù)集的預(yù)測精度作為預(yù)測正確率。
6.合并代碼：使用所有代碼呈現(xiàn)一個完整的、獨立的樸素貝葉斯算法的實現(xiàn)。
1.處理數(shù)據(jù)
首先加載數(shù)據(jù)文件。CSV格式的數(shù)據(jù)沒有標(biāo)題行和任何引號。我們可以使用csv模塊中的open函數(shù)打開文件，使用reader函數(shù)讀取行數(shù)據(jù)。
我們也需要將以字符串類型加載進(jìn)來屬性轉(zhuǎn)換為我們可以使用的數(shù)字。下面是用來加載匹馬印第安人數(shù)據(jù)集（Pima indians dataset）的loadCsv()函數(shù)。
import csv
def loadCsv(filename):
lines = csv.reader(open(filename, "rb"))
dataset = list(lines)
for i in range(len(dataset)):
dataset[i] = [float(x) for x in dataset[i]]
return dataset
我們可以通過加載皮馬印第安人數(shù)據(jù)集，然后打印出數(shù)據(jù)樣本的個數(shù)，以此測試這個函數(shù)。
filename = 'pima-indians-diabetes.data.csv'
dataset = loadCsv(filename)
print('Loaded data file {0} with {1} rows').format(filename, len(dataset))
運行測試，你會看到如下結(jié)果：
Loaded data file iris.data.csv with 150 rows
下一步，我們將數(shù)據(jù)分為用于樸素貝葉斯預(yù)測的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，以及用來評估模型精度的測試數(shù)據(jù)集。我們需要將數(shù)據(jù)集隨機分為包含67%的訓(xùn)練集合和包含33%的測試集（這是在此數(shù)據(jù)集上測試算法的通常比率）。
下面是splitDataset()函數(shù)，它以給定的劃分比例將數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分。
import random
def splitDataset(dataset, splitRatio):
trainSize = int(len(dataset) * splitRatio)
trainSet = []
copy = list(dataset)
while len(trainSet) < trainSize:
index = random.randrange(len(copy))
trainSet.append(copy.pop(index))
return [trainSet, copy]
我們可以定義一個具有5個樣例的數(shù)據(jù)集來進(jìn)行測試，首先它分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集，然后打印出來，看看每個數(shù)據(jù)樣本最終落在哪個數(shù)據(jù)集。
dataset = [[1], [2], [3], [4], [5]]
splitRatio = 0.67
train, test = splitDataset(dataset, splitRatio)
print('Split {0} rows into train with {1} and test with {2}').format(len(dataset), train, test)
運行測試，你會看到如下結(jié)果：
Split 5 rows into train with [[4], [3], [5]] and test with [[1], [2]]
提取數(shù)據(jù)特征
樸素貝葉斯模型包含訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)的特征，然后使用這個數(shù)據(jù)特征來做預(yù)測。
所收集的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的特征，包含相對于每個類的每個屬性的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。舉例來說，如果如果有2個類和7個數(shù)值屬性，然后我們需要每一個屬性（7）和類（2）的組合的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，也就是14個屬性特征。
在對特定的屬性歸屬于每個類的概率做計算、預(yù)測時，將用到這些特征。
我們將數(shù)據(jù)特征的獲取劃分為以下的子任務(wù)：
按類別劃分?jǐn)?shù)據(jù)
計算均值
計算標(biāo)準(zhǔn)差
提取數(shù)據(jù)集特征
按類別提取屬性特征
按類別劃分?jǐn)?shù)據(jù)
首先將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的樣本按照類別進(jìn)行劃分，然后計算出每個類的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。我們可以創(chuàng)建一個類別到屬于此類別的樣本列表的的映射，并將整個數(shù)據(jù)集中的樣本分類到相應(yīng)的列表。
下面的SeparateByClass()函數(shù)可以完成這個任務(wù)：
def separateByClass(dataset):
separated = {}
for i in range(len(dataset)):
vector = dataset[i]
if (vector[-1] not in separated):
separated[vector[-1]] = []
separated[vector[-1]].append(vector)
return separated
可以看出，函數(shù)假設(shè)樣本中最后一個屬性（-1）為類別值，返回一個類別值到數(shù)據(jù)樣本列表的映射。
我們可以用一些樣本數(shù)據(jù)測試如下：
dataset = [[1,20,1], [2,21,0], [3,22,1]]
separated = separateByClass(dataset)
print('Separated instances: {0}').format(separated)
運行測試，你會看到如下結(jié)果：
Separated instances: {0: [[2, 21, 0]], 1: [[1, 20, 1], [3, 22, 1]]}
計算均值
我們需要計算在每個類中每個屬性的均值。均值是數(shù)據(jù)的中點或者集中趨勢，在計算概率時，我們用它作為高斯分布的中值。
我們也需要計算每個類中每個屬性的標(biāo)準(zhǔn)差。標(biāo)準(zhǔn)差描述了數(shù)據(jù)散布的偏差，在計算概率時，我們用它來刻畫高斯分布中，每個屬性所期望的散布。
標(biāo)準(zhǔn)差是方差的平方根。方差是每個屬性值與均值的離差平方的平均數(shù)。注意我們使用N-1的方法（譯者注：參見無偏估計），也就是在在計算方差時，屬性值的個數(shù)減1。
import math def mean(numbers): return sum(numbers)/float(len(numbers)) def stdev(numbers): avg = mean(numbers) variance = sum([pow(x-avg,2) for x in numbers])/float(len(numbers)-1) return math.sqrt(variance)
通過計算從1到5這5個數(shù)的均值來測試函數(shù)。
numbers = [1,2,3,4,5]
print('Summary of {0}: mean={1}, stdev={2}').format(numbers, mean(numbers), stdev(numbers))
運行測試，你會看到如下結(jié)果：
Summary of [1, 2, 3, 4, 5]: mean=3.0, stdev=1.58113883008
提取數(shù)據(jù)集的特征
現(xiàn)在我們可以提取數(shù)據(jù)集特征。對于一個給定的樣本列表（對應(yīng)于某個類），我們可以計算每個屬性的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。
zip函數(shù)將數(shù)據(jù)樣本按照屬性分組為一個個列表，然后可以對每個屬性計算均值和標(biāo)準(zhǔn)差。
def summarize(dataset): summaries = [(mean(attribute), stdev(attribute)) for attribute in zip(*dataset)] del summaries[-1] return summaries
我們可以使用一些測試數(shù)據(jù)來測試這個summarize()函數(shù)，測試數(shù)據(jù)對于第一個和第二個數(shù)據(jù)屬性的均值和標(biāo)準(zhǔn)差顯示出顯著的不同。
dataset = [[1,20,0], [2,21,1], [3,22,0]]
summary = summarize(dataset)
print('Attribute summaries: {0}').format(summary)
運行測試，你會看到如下結(jié)果：
Attribute summaries: [(2.0, 1.0), (21.0, 1.0)]
按類別提取屬性特征
合并代碼，我們首先將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集按照類別進(jìn)行劃分，然后計算每個屬性的摘要。
def summarizeByClass(dataset):
separated = separateByClass(dataset)
summaries = {}
for classValue, instances in separated.iteritems():
summaries[classValue] = summarize(instances)
return summaries
使用小的測試數(shù)據(jù)集來測試summarizeByClass()函數(shù)。
dataset = [[1,20,1], [2,21,0], [3,22,1], [4,22,0]]
summary = summarizeByClass(dataset)
print('Summary by class value: {0}').format(summary)
運行測試，你會看到如下結(jié)果：
Summary by class value:
{0: [(3.0, 1.4142135623730951), (21.5, 0.7071067811865476)],
1: [(2.0, 1.4142135623730951), (21.0, 1.4142135623730951)]}
預(yù)測
我們現(xiàn)在可以使用從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中得到的摘要來做預(yù)測。做預(yù)測涉及到對于給定的數(shù)據(jù)樣本，計算其歸屬于每個類的概率，然后選擇具有最大概率的類作為預(yù)測結(jié)果。
我們可以將這部分劃分成以下任務(wù)：
計算高斯概率密度函數(shù)
計算對應(yīng)類的概率
單一預(yù)測
評估精度
計算高斯概率密度函數(shù)
給定來自訓(xùn)練數(shù)據(jù)中已知屬性的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，我們可以使用高斯函數(shù)來評估一個給定的屬性值的概率。
已知每個屬性和類值的屬性特征，在給定類值的條件下，可以得到給定屬性值的條件概率。
關(guān)于高斯概率密度函數(shù)，可以查看參考文獻(xiàn)?？傊?，我們要把已知的細(xì)節(jié)融入到高斯函數(shù)（屬性值，均值，標(biāo)準(zhǔn)差），并得到屬性值歸屬于某個類的似然（譯者注：即可能性）。
在calculateProbability()函數(shù)中，我們首先計算指數(shù)部分，然后計算等式的主干。這樣可以將其很好地組織成2行。
import math def calculateProbability(x, mean, stdev): exponent = math.exp(-(math.pow(x-mean,2)/(2*math.pow(stdev,2)))) return (1 / (math.sqrt(2*math.pi) * stdev)) * exponent
使用一些簡單的數(shù)據(jù)測試如下：
x = 71.5
mean = 73
stdev = 6.2
probability = calculateProbability(x, mean, stdev)
print('Probability of belonging to this class: {0}').format(probability)
運行測試，你會看到如下結(jié)果：
Probability of belonging to this class: 0.0624896575937
計算所屬類的概率
既然我們可以計算一個屬性屬于某個類的概率，那么合并一個數(shù)據(jù)樣本中所有屬性的概率，最后便得到整個數(shù)據(jù)樣本屬于某個類的概率。
使用乘法合并概率,在下面的calculClassProbilities()函數(shù)中，給定一個數(shù)據(jù)樣本，它所屬每個類別的概率，可以通過將其屬性概率相乘得到。結(jié)果是一個類值到概率的映射。
def calculateClassProbabilities(summaries, inputVector):
probabilities = {}
for classValue, classSummaries in summaries.iteritems():
probabilities[classValue] = 1
for i in range(len(classSummaries)):
mean, stdev = classSummaries[i]
x = inputVector[i]
probabilities[classValue] *= calculateProbability(x, mean, stdev)
return probabilities
測試calculateClassProbabilities()函數(shù)。
summaries = {0:[(1, 0.5)], 1:[(20, 5.0)]}
inputVector = [1.1, '?']
probabilities = calculateClassProbabilities(summaries, inputVector)
print('Probabilities for each class: {0}').format(probabilities)
運行測試，你會看到如下結(jié)果：
Probabilities for each class: {0: 0.7820853879509118, 1: 6.298736258150442e-05}
單一預(yù)測
既然可以計算一個數(shù)據(jù)樣本屬于每個類的概率，那么我們可以找到最大的概率值，并返回關(guān)聯(lián)的類。
下面的predict()函數(shù)可以完成以上任務(wù)。
def predict(summaries, inputVector):
probabilities = calculateClassProbabilities(summaries, inputVector)
bestLabel, bestProb = None, -1
for classValue, probability in probabilities.iteritems():
if bestLabel is None or probability > bestProb:
bestProb = probability
bestLabel = classValue
return bestLabel
測試predict()函數(shù)如下：
summaries = {'A':[(1, 0.5)], 'B':[(20, 5.0)]}
inputVector = [1.1, '?']
result = predict(summaries, inputVector)
print('Prediction: {0}').format(result)
運行測試，你會得到如下結(jié)果：
Prediction: A
多重預(yù)測
最后，通過對測試數(shù)據(jù)集中每個數(shù)據(jù)樣本的預(yù)測，我們可以評估模型精度。getPredictions()函數(shù)可以實現(xiàn)這個功能，并返回每個測試樣本的預(yù)測列表。
def getPredictions(summaries, testSet):
predictions = []
for i in range(len(testSet)):
result = predict(summaries, testSet[i])
predictions.append(result)
return predictions
測試getPredictions()函數(shù)如下。
summaries = {'A':[(1, 0.5)], 'B':[(20, 5.0)]}
testSet = [[1.1, '?'], [19.1, '?']]
predictions = getPredictions(summaries, testSet)
print('Predictions: {0}').format(predictions)
運行測試，你會看到如下結(jié)果：
Predictions: ['A', 'B']
計算精度
預(yù)測值和測試數(shù)據(jù)集中的類別值進(jìn)行比較，可以計算得到一個介于0%~100%精確率作為分類的精確度。getAccuracy()函數(shù)可以計算出這個精確率。
def getAccuracy(testSet, predictions):
correct = 0
for x in range(len(testSet)):
if testSet[x][-1] == predictions[x]:
correct += 1
return (correct/float(len(testSet))) * 100.0
我們可以使用如下簡單的代碼來測試getAccuracy()函數(shù)。
testSet = [[1,1,1,'a'], [2,2,2,'a'], [3,3,3,'b']]
predictions = ['a', 'a', 'a']
accuracy = getAccuracy(testSet, predictions)
print('Accuracy: {0}').format(accuracy)
運行測試，你會得到如下結(jié)果：
Accuracy: 66.6666666667
合并代碼
最后，我們需要將代碼連貫起來。
下面是樸素貝葉斯Python版的逐步實現(xiàn)的全部代碼。
# Example of Naive Bayes implemented from Scratch in Python
import csv
import random
import math
def loadCsv(filename):
lines = csv.reader(open(filename, "rb"))
dataset = list(lines)
for i in range(len(dataset)):
dataset[i] = [float(x) for x in dataset[i]]
return dataset
def splitDataset(dataset, splitRatio):
trainSize = int(len(dataset) * splitRatio)
trainSet = []
copy = list(dataset)
while len(trainSet) < trainSize:
index = random.randrange(len(copy))
trainSet.append(copy.pop(index))
return [trainSet, copy]
def separateByClass(dataset):
separated = {}
for i in range(len(dataset)):
vector = dataset[i]
if (vector[-1] not in separated):
separated[vector[-1]] = []
separated[vector[-1]].append(vector)
return separated
def mean(numbers):
return sum(numbers)/float(len(numbers))
def stdev(numbers):
avg = mean(numbers)
variance = sum([pow(x-avg,2) for x in numbers])/float(len(numbers)-1)
return math.sqrt(variance)
def summarize(dataset):
summaries = [(mean(attribute), stdev(attribute)) for attribute in zip(*dataset)]
del summaries[-1]
return summaries
def summarizeByClass(dataset):
separated = separateByClass(dataset)
summaries = {}
for classValue, instances in separated.iteritems():
summaries[classValue] = summarize(instances)
return summaries
def calculateProbability(x, mean, stdev):
exponent = math.exp(-(math.pow(x-mean,2)/(2*math.pow(stdev,2))))
return (1 / (math.sqrt(2*math.pi) * stdev)) * exponent
def calculateClassProbabilities(summaries, inputVector):
probabilities = {}
for classValue, classSummaries in summaries.iteritems():
probabilities[classValue] = 1
for i in range(len(classSummaries)):
mean, stdev = classSummaries[i]
x = inputVector[i]
probabilities[classValue] *= calculateProbability(x, mean, stdev)
return probabilities
def predict(summaries, inputVector):
probabilities = calculateClassProbabilities(summaries, inputVector)
bestLabel, bestProb = None, -1
for classValue, probability in probabilities.iteritems():
if bestLabel is None or probability > bestProb:
bestProb = probability
bestLabel = classValue
return bestLabel
def getPredictions(summaries, testSet):
predictions = []
for i in range(len(testSet)):
result = predict(summaries, testSet[i])
predictions.append(result)
return predictions
def getAccuracy(testSet, predictions):
correct = 0
for i in range(len(testSet)):
if testSet[i][-1] == predictions[i]:
correct += 1
return (correct/float(len(testSet))) * 100.0
def main():
filename = 'pima-indians-diabetes.data.csv'
splitRatio = 0.67
dataset = loadCsv(filename)
trainingSet, testSet = splitDataset(dataset, splitRatio)
print('Split {0} rows into train={1} and test={2} rows').format(len(dataset), len(trainingSet), len(testSet))
# prepare model
summaries = summarizeByClass(trainingSet)
# test model
predictions = getPredictions(summaries, testSet)
accuracy = getAccuracy(testSet, predictions)
print('Accuracy: {0}%').format(accuracy)
main()
運行示例，得到如下輸出：
Split 768 rows into train=514 and test=254 rows Accuracy: 76.3779527559%
相關(guān)文章
keras-siamese用自己的數(shù)據(jù)集實現(xiàn)詳解
這篇文章主要介紹了keras-siamese用自己的數(shù)據(jù)集實現(xiàn)詳解，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-06-06
這篇文章主要介紹了python簡單的三元一次方程求解實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-04-04
Django 創(chuàng)建新App及其常用命令的實現(xiàn)方法
這篇文章主要介紹了Django 創(chuàng)建新App及其常用命令的實現(xiàn)方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2019-08-08
Python調(diào)用adb命令實現(xiàn)對多臺設(shè)備同時進(jìn)行reboot的方法
今天小編就為大家分享一篇Python調(diào)用adb命令實現(xiàn)對多臺設(shè)備同時進(jìn)行reboot的方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-10-10
python QT界面關(guān)閉線程池的線程跟隨退出完美解決方案
這篇文章主要介紹了python QT界面關(guān)閉，線程池的線程跟隨退出解決思路方法,本文給大家分享兩種方法結(jié)合實例代碼給大家介紹的非常詳細(xì)，需要的朋友可以參考下2022-11-11
Python進(jìn)行有限元仿真的使用及創(chuàng)建
這篇文章主要為大家介紹了Python進(jìn)行有限元仿真的創(chuàng)建及使用，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪2023-10-10
今天小編就為大家分享一篇對python中url參數(shù)編碼與解碼的實例詳解，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-07-07
這篇文章主要介紹了Django框架實現(xiàn)的簡單分頁功能,在之前一篇留言板之上增加了簡單分頁功能,涉及Paginator模塊的簡單使用技巧,需要的朋友可以參考下2018-12-12
今天小編就為大家分享一篇對python周期性定時器的示例詳解，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-02-02
Python爬蟲之Selenium多窗口切換的實現(xiàn)
這篇文章主要介紹了Python爬蟲之Selenium多窗口切換的實現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2020-12-12