sklearn模块之朴素贝叶斯：（二）伯努利模型的实现

不念不忘少年蓝@ 2021-10-29 08:50 325阅读 0赞

多元Bernoulli模型的朴素贝叶斯分类器适用于`离散数据`。与MultinomialNB不同之处为：

*  MultinomialNB使用出现次数（`频数`）
 *  BernoulliNB设计用于`二进制/布尔特征`。

### 1. 预备知识 ###

*  伯努利试验：设试验E只有两种可能的结果：A和~A，则称E为`伯努利（Bernoulli）试验`。设P(A) = p (0 < p < 1)，此时P(~A) = 1 - p 。将E独立重复地进行n次，则称这一串重复的独立试验为n重伯努利实验。
 *  `二项分布`（Binomial Distribution），即重复n次的伯努利试验（Bernoulli Experiment），用ξ表示随机试验的结果。如果事件发生的概率是P,则不发生的概率q=1-p，N次独立重复试验中发生K次的概率是  
    ![在这里插入图片描述][20190815144043113.jpg_pic_center]
 *  `组合`的定义：从n个不同元素中，任取m(m≤n）个元素并成一组，叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个组合；从n个不同元素中取出m(m≤n）个元素的所有组合的个数，叫做从n个不同元素中取出m个元素的组合数。用符号 C(n,m) 表示。计算公式：  
    ![在这里插入图片描述][20190815144317270.jpg_pic_center]
 *  事件的`独立性`：设A，B是两事件，如果满足等式 P（AB） = P（A）P（B），则称事件A，B相互独立，简称A，B独立。  
    **例子**：试验E为抛甲、乙两枚硬币，观察正反面出现的情况。设事件A为“甲币出现H”，事件B为“乙币出现H”。E的样本空间为S = \{HH , HT , TH , TT\}  
    由数据我们可以得出：  
        P（A） = 2/4 = 1/2 ， P（B） = 2/4 = 1/2  
        P（B | A） = 1/2 ，  P（AB） = 1/4  
    在这里我们看到 P（B | A）= P（B），而 P（AB） = P（A） P（B），从我们的经验出发，显然甲币是否出现正面与乙币是否出现正面是互不影响的！

### 2. sklearn模块：伯努利模型 ###

> class sklearn.naive\_bayes.BernoulliNB(alpha=1.0, binarize=0.0, fit\_prior=True, class\_prior=None)

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <th>参数</th> 
   <td>alpha ： float，optional（default = 1.0）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>添加拉普拉修/Lidstone平滑参数（0表示无平滑）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>fit_prior ： boolean，optional（default = True）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>表示是否学习先验概率，参数为False表示所有类标记具有相同的先验概率</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>class_prior ： array-like，size（n_classes，），可选（默认=None）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>类别的先验概率。如果指定，则不根据数据调整先验。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>binarize : float or None, optional (default=0.0)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>样本特征的二值化（映射到布尔值）的阈值。如果为None，则假定输入已包含二进制向量。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>属性</th> 
   <td>class_log_prior_ : array, shape (n_classes, )</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>各类标记的平滑先验概率对数值，其取值会受fit_prior和class_prior参数的影响</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>feature_log_prob_ : array, shape (n_classes, n_features)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>给出一个类的特征条件概率P(xi | y)的对数值，返回形状为(n_classes, n_features)数组</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>class_count_ : array, shape (n_classes,)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>训练样本中各类别对应的样本数，按类的顺序排序输出</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>feature_count_ : array, shape (n_classes, n_features)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>各类别各个特征出现的次数，返回形状为(n_classes, n_features)数组</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

**方法如下：**

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>fit(self, X, y, sample_weight=None)</td> 
   <td>根据X、y训练模型</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>get_params(deep=True)</td> 
   <td>获取分类器的参数，以各参数字典形式返回</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>partial_fit(X, y, classes=None, sample_weight=None)</td> 
   <td>对于数据量大时，提供增量式训练，在线学习模型参数，参数X可以是类似数组或稀疏矩阵，在第一次调用函数，必须制定classes参数，随后调用时可以忽略</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>predict(self, X)</td> 
   <td>在测试集X上预测，输出X对应目标值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>predict_log_proba(self, X)</td> 
   <td>测试样本划分到各个类的概率对数值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>predict_proba(self, X)</td> 
   <td>输出测试样本划分到各个类别的概率值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>score(self, X, y[, sample_weight])</td> 
   <td>输出对测试样本的预测准确率的平均值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>set_params(self, **params)</td> 
   <td>设置估计器的参数</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

使用参数、属性和方法与多项式模型雷同，详细可查看[sklearn模块之朴素贝叶斯：多项式模型的实现][sklearn]

### 3. 使用朴素贝叶斯进行文档分类 ###

**前提假设**：

*  特征之间相互独立
 *  每个特征同等重要

朴素贝叶斯适用于文档分类的常用算法。

#### 3.1 词向量、文档词集模型、文档词袋模型 ####

*  词向量：将文档看成单词向量，即将句子转换为向量。因文本都具有不同长度，先统计出一个含所有单词的集合 （`词典`），根据这个集合转换成数字表达的向量。
 *  词集模型：将每个词的`出现与否`作为一个特征，该单词出现置为1，否则置为0。
 *  词袋模型：如果一个词在文档中出现不止一次，这可能意味着包含该词是否出现在文档中更多的某种信息。（考虑`频数`）

#### 3.2 准备数据：从文本中构建词向量（词集模型） ####

以在线社区的留言板为例。为了不影响社区的发展，我们要屏蔽侮辱性的言论，所以要构建一个快速过滤器。对问题建立两个类别：`侮辱类`和`非侮辱类`，使用1和0分别表示。

from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
    import numpy as np
    
    # 构建数据集
    def createDateSet():
        postingList = [['my','dog','has','flea','problems','help','please'],
                       ['maybe','not','take','him','to','dog','park','stupid'],
                       ['my','dalmation','is','so','cute','I','love','him'],
                       ['stop','posting','stupid','worthless','garbage'],
                       ['mr','licks','ate','my','steak','how','to','stop','him'],
                       ['quit','buying','worthing','dog','food','stupid']]
        classVec = [0,1,0,1,0,1]
        return postingList,classVec
    
    # 生成词典
    def createWordDict(dataSet):
        vocabSet = set([])
        for wordList in dataSet:
            vocabSet = vocabSet | set(wordList)
        return list(vocabSet)
        
    # 将每行数据向量化
    def setOfWordsVec(wordList,document):
        returnVec = [0] * len(document)
        for word in wordList:
            if word in document:
                returnVec[document.index(word)] = 1
        return returnVec
     
     if __name__ == '__main__':
        postingList,classLabels = createDateSet()
        document = createWordDict(postingList)
        ## 词向量矩阵
        wordsVecSet = []
        for wordList in postingList:
            wordsVecSet.append(setOfWordsVec(wordList,document))
        # 已将数据集转换为词向量矩阵
        print(wordsVecSet)

输出：

[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0],
     [1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],
     [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1], 
     [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0]]

#### 3.4 使用sklearn模块实现伯努利模型进行分类 ####

# 使用伯努利模型
        clf = BernoulliNB()
        clf.fit(wordsVecSet,classLabels)
        new_words = ['stupid','garbage']
        new_words_vec = setOfWordsVec(new_words,document)
        # 预测
        print(clf.predict([new_words_vec]))
        # 评估精度 正确的标签为[ 0,1 ]
        print(clf.score([[0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                         [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0]],
                        [1,0]))

输出：

[1]

参考资料：《机器学习实战》

[20190815144043113.jpg_pic_center]: /images/20211029/740edce6dfe44786ad1bc22391103b9e.png
[20190815144317270.jpg_pic_center]: /images/20211029/8dd718ad0c6a4541ace1d0cb75352ec3.png
[sklearn]: https://blog.csdn.net/weixin_43999327/article/details/99554549