樸素貝葉斯python代碼實(shí)現(xiàn)

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1、樸素貝葉斯優(yōu)點(diǎn)：在數(shù)據(jù)較少的情況下仍然有效，可以處理多類別問題缺點(diǎn)：對于輸入數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備方式較為敏感適用數(shù)據(jù)類型：標(biāo)稱型數(shù)據(jù)?貝葉斯準(zhǔn)則：使用樸素貝葉斯進(jìn)行文檔分類?樸素貝葉斯的一般過程（1）收集數(shù)據(jù)：可以使用任何方法。本文使用RSS源（2）準(zhǔn)備數(shù)據(jù)：需要數(shù)值型或者布爾型數(shù)據(jù)（3）分析數(shù)據(jù)：有大量特征時(shí)，繪制特征作用不大，此時(shí)使用直方圖效果更好（4）訓(xùn)練算法：計(jì)算不同的獨(dú)立特征的條件概率（5）測試算法：計(jì)算錯(cuò)誤率（6）使用算法：一個(gè)常見的樸素貝葉斯應(yīng)用是文檔分類。可以在任意的分類場景中使用樸素貝葉斯分類器，不一定非要是文本。?準(zhǔn)備數(shù)據(jù)：從文本中構(gòu)建詞向

2、量?摘自機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)。[['my','dog','has','flea','problems','help','please'],0['maybe','not','take','him','to','dog','park','stupid'],1['my','dalmation','is','so','cute','I','love','him'],0['stop','posting','stupid','worthless','garbage'],1['mr','licks','ate','my','steak','how','to','stop'

3、,'him'],0['quit','buying','worthless','dog','food','stupid']]1以上是六句話，標(biāo)記是0句子的表示正常句，標(biāo)記是1句子的表示為粗口。我們通過分析每個(gè)句子中的每個(gè)詞，在粗口句或是正常句出現(xiàn)的概率，可以找出那些詞是粗口。在bayes.py文件中添加如下代碼：[python]?viewplaincopy1.#?coding=utf-8??2.??3.def?loadDataSet():??4.????postingList?=?[['my',?'dog',?'has',?'flea',?'probl

4、ems',?'help',?'please'],??5.????['maybe',?'not',?'take',?'him',?'to',?'dog',?'park',?'stupid'],??6.????['my',?'dalmation',?'is',?'so',?'cute',?'I',?'love',?'him'],??7.????['stop',?'posting',?'stupid',?'worthless',?'garbage'],??8.????['mr',?'licks',?'ate',?'my',?'steak',?'how',?

5、'to',?'stop',?'him'],??9.????['quit',?'buying',?'worthless',?'dog',?'food',?'stupid']]??10.????classVec?=?[0,?1,?0,?1,?0,?1]??#?1代表侮辱性文字，0代表正常言論??11.????return?postingList,?classVec??12.??13.def?createVocabList(dataSet):??14.????vocabSet?=?set([])??15.????for?document?in?dataSe

6、t:??16.????????vocabSet?=?vocabSet?

7、?set(document)??17.????return?list(vocabSet)??18.??19.def?setOfWords2Vec(vocabList,?inputSet):??20.????returnVec?=?[0]?*?len(vocabList)??21.????for?word?in?inputSet:??22.????????if?word?in?vocabList:??23.????????????returnVec[vocabList.index(

8、word)]?=?1??24.????????else:??25.????????????print?"the?word:?%s?is?not?in?my?Vocabulary!"?%?word??26.????return?returnVec??運(yùn)行結(jié)果：???訓(xùn)練算法：從詞向量計(jì)算概率[python]?viewplaincopy1.#?樸素貝葉斯分類器訓(xùn)練函數(shù)????2.#?trainMatrix:?文檔矩陣，??trainCategory:?由每篇文檔類別標(biāo)簽所構(gòu)成的向量??3.def?trainNB0(trainMatrix,?trainCa

9、tegory):??4.????numTrainDocs?=?len(trainMatrix)??5.???