朴素贝叶斯

文章目录

一、介绍

  • 朴素：独立性假设

  • 处理文本分类的

  • 非结构化数据（文本和图片都是非结构数据，不成体系，无行无列，要处理成有行有列有特征的）

1.1 文本分类的应用

自然语言处理，垃圾游戏分类，垃圾短信分类，敏感话题过滤，舆情分析

可以处理的信息有：文字 语言 数字 传播信息稀疏矩阵

词向量统计模型例子：

你好 吃了吗 坦克
1 1 0

词云的例子

垃圾邮件分类

文章类别的概率

二、概率基础

概率定义为一件事情发生的可能性

  • 扔出一个硬币，结果头像朝上
  • 某天是晴天

2.1 概率例题


问题
1、女神喜欢的概率?4/7
2、职业是程序员并且体型匀称的概率?3/7*4/7=12/49
3、在女神喜欢的条件下，职业是程序员的概率?1/2
4、在女神喜欢的条件下，职业是产品，体重是超重的概率?0

2.2 联合概率和条件概率


2.3 朴素贝叶斯-贝叶斯公式

朴素贝叶斯的朴素：特征独立

公式分为三个部分:

  • P(C): 每个文档类别的概率(某文档类别词数/总文档词数)
  • P(W|C): 给定类别下特征 (被预测文档中出现的词)的概率

计算方法: P(F1|C)= Ni/N ( 训练文档中去计算)
Ni为该F1词在C类别所有文档中出现的次数
N为所属类别C下的文档所有词出现的次数和

  • P(F1,F2,..)预测文档中 每个词的概率
    -
    pw是一样的，可以忽略，只比较分子

2.4 概率统计词频

训练集统计结果(指定统计词频):

现有一篇被预测文档:出现了影院，支付宝，云计算，计算属于科技、娱乐的类别概率?

根据公式pc是每个文档类别的概率用词数来求而不是篇数！！！

预测文档的情况：

注意
pc如果是按篇数就是错了

思考:属于某个类别为0，合适吗?

2.5 拉普拉斯平滑

问题：从上面的例子我们得到娱乐概率为0，这是不合理的，如果词频列表里面有很多出现次数都为0，很可能计算结果都为零。
解决方法:
拉普拉斯平滑系数

a为指定的系数一般为1 ,m为训练文档中统计出的特征调个数

所以这个地方的前三个乘数的
分子要加1
分母加上1*词的类别数

三、sklearn朴素贝叶斯实现API

sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha=1.0)
#alpha是拉普拉斯平滑系数

四、朴素贝叶斯分类的优缺点

  • 优点:
    – 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率。
    – 对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。
    – 分类准确度高，速度快.
  • 缺点:
    – 需要知道先验概率P(F1,F2…|C)，因此在某些时候会由于假设的先验
    模型的原因导致预测效果不佳。

五、文本特征工程

import numpy as np
import pandas as pd 

#记录中国的所有词语、成语（这个方法是吴军提出来的）
import jieba as jb #pip install jieba -i https://pypi.douban.com/simple

#尝试jieba
jb.lcut("你好，我是汪雯琦")

5.1 文本分割，单词提取

（1）英文

text = ['Life is happy,i am vicky','i like study study study']

# 文本的分割与处理
bow_text = []
#有多少个就循环多少次
for t in text:
    #过滤符号
    t = t.replace(',',' ').replace('.',' ').split(' ')
    new_t = []
    for word in t:
        #保留非空字符
        if len(word)>0:
            new_t.append(word)
    bow_text.append(new_t)
bow_text

（2）中文

#中文
text = ["人生苦短，我用python","vicky为自己代言"]

for i in range(len(text)):
    text[i] = ' '.join(jb.lcut(text[i]))

text


# 文本的分割与处理
bow_text = []
#有多少个就循环多少次
for t in text:
    #过滤符号
    t = t.replace('，',' ').replace('.',' ').split(' ')
    new_t = []
    for word in t:
        #保留非空字符
        if len(word)>0:
            new_t.append(word.lower())#英文都变成小写
    bow_text.append(new_t)
bow_text

5.2 词数统计

#构建一个词库，变成特征
wordSets = []
for list_ in bow_text:
    wordSets += list_
wordSets = set(wordSets)
wordSets


#列表里面嵌套字典,字典可以转变为DataFrame比较方便
wordDicts = []
for list_ in bow_text:
    wordDict = dict.fromkeys(wordSets,0)#字典中的key来源于集合的意思,初始化为0次
    for word in list_:
        wordDict[word] += 1
    wordDicts.append(wordDict)

pd.DataFrame(wordDicts)


词数统计已经让我们的文本分类了

5.3 TFIDF(重要程度分析)

特征词语相对于当前文本的重要程度

TF(词频) IDF(逆文档频率)(包含某一个词语的文档数量比例)

IDF = log10(文档的总数 +1 / 包含某一个词语的文档数量 +1)

5.4 TF

tfDicts = []
for i in range(len(wordDicts)):
    tfidf = dict()
    #计算每个文本的单词量
    nbowcount = len(bow_text[i])
    
    for k,v in wordDicts[i].items():
        tfidf[k] = v/nbowcount
    tfDicts.append(tfidf)

pd.DataFrame(tfDicts)

5.5 IDF

idfDict = dict.fromkeys(wordSets,0)

N = len(text)

#包含某一个词语的文档数量
for wordDict in wordDicts:
    for word,count in wordDict.items():
        if count > 0:
            idfDict[word] += 1
            
idfDict_ = dict()            
#公式合并
for word,inv in idfDict.items():
    idfDict_[word] = np.log10((N+1)/(inv+1))

idfDict_

5.6 TFIDF合并

tfidfs = []
for tf in tfDicts:
    tfidf = dict()
    for word,tfval in tf.items():
        tfidf[word] = tfval * idfDict_[word]
    tfidfs.append(tfidf)

pd.DataFrame(tfidfs)