朴素贝叶斯算法python实现

朴素贝叶斯是一种十分简单的分类算法，称其朴素是因为其思想基础的简单性，就文本分类而言，他认为词袋中的两两词之间的关系是相互独立的，即一个对象的特征向量中的每个维度都是互相独立的。这是朴素贝叶斯理论的思想基础。

朴素贝叶斯分类的正式定义：

1. 设x={}为一个待分类项，而每个a为x的一个特征属性
2. 有类别集合C={}
3. 计算P(|x)，P(|x)，…，P(|x)
4. 如果P(|x)=max{ P(|x)，P(|x)，…，P(|x)}，则x

那么关键就是如何计算第三步中的各个条件概率，我们可以这样计算：

1. 找到一个已知分类的待分类项集合，即训练集
2. 统计得到在各类别下各个特征属性的条件概率估计，即：

P()，P()，…，P()

P()，P()，…，P()

P()，P()，…，P()

1. 如果各个特征属性是条件独立的（或者假设他们之间是相互独立的），根据贝叶斯定理，有如下推导：

因为分母对于所有类别为常数，只要将分子最大化即可，又因为各特征属性是条件独立的，所以有：

根据上述分析，朴素贝叶斯分类的流程可以表示如下：

1. 训练数据生成样本集：TF-IDF
2. 对每个类别计算P()
3. 对每个特征属性计算所有划分的条件概率
4. 对每个类别计算P(x|)P()
5. 以P(x|)P()的最大项作为x的所属类别

朴素贝叶斯的算法实现

首先创建一个Nbayes_pre.py文件来编写导入的数据和朴素贝叶斯类的代码

#高斯朴素贝耶斯
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB #伯努利分布
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
'''''

clf = GaussianNB().fit(X, Y)
clf_pf = GaussianNB().partial_fit(X, Y, np.unique(Y))
##伯努利分布
clf = BernoulliNB()
clf.fit(train_data, train_target)
BernoulliNB(alpha=1.0, binarize=0.0, class_prior=None, fit_prior=True)

#多项式分布
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
clf = MultinomialNB().fit(x_train, y_train)
'''
def getdatafromcsv():
data=pd.read_csv('iris .csv')
cols=['Sepal.Length','Sepal.Width','Petal.Length','Petal.Width']
train_target=data['Species']
train_data=data[cols]
return train_data,train_target
"""
#第一个为身高，第二个值为体重(kg),第三个为性别,1为男，2为女
x_train = [[160, 60, 1], [155, 80, 1], [178, 53, 2], [158, 53, 2], [166, 45, 2], [170, 50, 2], [156, 56, 2],
[166, 50, 1], [175, 55, 1], [188, 68, 1], [159, 41, 2], [166, 70, 1], [175, 85, 1], [188, 98, 1],
[159, 61, 2]]
#1为胖，0为瘦

y_train = [1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1]
x_test = [[166, 45, 2], [172, 52, 1], [156, 60, 1], [150, 70, 2],[166,60,1]]
"""
train_data,train_target=getdatafromcsv()
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.1)

def predcitbyts(train_data,train_target,test_data):
clf = GaussianNB().fit(train_data,train_target)
predict=clf.predict(test_data)
print("高斯贝耶斯结果:",predict)
clf_pf = GaussianNB().partial_fit(train_data, train_target, np.unique(train_target))
predict1=clf_pf.predict(test_data)
print("高斯贝耶斯结果partial_fit:",predict1)

def predictknn(train_data,train_target,test_data):
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(train_data, train_target)
iris_y_predict = knn.predict(test_data)
print("KNN结果：",iris_y_predict)

def Bernoulli(train_data,train_target,test_data):
clf = BernoulliNB()
clf.fit(train_data, train_target)
BernoulliNB(alpha=1.0, binarize=0.0, class_prior=None, fit_prior=True)
predict=clf.predict(test_data)
print(predict)

#多项式
def Multinomial(train_data,train_target,test_data):
clf = MultinomialNB().fit(x_train, y_train)
predict=clf.predict(test_data)
print(predict)

Multinomial(x_train,y_train,x_test)
print(y_test)