【Python机器学习】朴素贝叶斯分类的讲解及预测决策实战（图文解释附源码）

秒速五厘米 2023-09-30 18:08 24阅读 0赞

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## **朴素贝叶斯分类** ##

朴素贝叶斯（naïve Bayes）分类是基于贝叶斯定理与特征条件独立假定的分类方法。

设试验E的样本空间为S，A为E的事件，B\_1，B\_2，⋯，B\_n为S的一个划分，且P(A)>0，P(B\_i)>0(i=1,2,…,n)，则贝叶斯公式为：

![793e52593c8b42d08e3112d579b72306.png][]

P(B\_i)称为先验概率，即分类B\_i发生的概率，它和条件概率P(A│B\_i)可从样本集中估计得到。通过贝叶斯公式就可以找到使后验概率P(B\_i│A)最大的B\_i。即A事件发生时，最有可能的分类B\_i。

设样本集为S=\{s\_1,s\_2,…,s\_m\}，每个样本s\_i=(x\_i,y\_i)包括一个实例x\_i和一个标签y\_i。标签y\_i有k种取值\{y\_i^(1),y\_i^(2),…,y\_i^(k)\}。

朴素贝叶斯法首先基于特征条件独立假定,从样本集中学习到先验概率和条件概率，然后基于它们，对给定的测试样本x，利用贝叶斯公式求出使后验概率最大的预测值y。y可看作x所属分类的编号。

特征条件独立假定，是指假定样本的各个特征是相互独立的，互不关联。这个假定显然是不符合实际的，但它可以在大数据量、大特征量的情况下极大简化计算，使得贝叶斯算法实际可行。从实际应用情况来看，朴素贝叶斯分类也取得了不错的效果。

### 1：多项式朴素贝叶斯分类器 ###

多项式朴素贝叶斯分类器假设条件概率P(A│B\_i)服从多项式分布。多次抛硬币实验中，出现指定次数正面（或反面）的概率是二项分布。将二项分布中的两种状态推广到多种状态，就得到了多项式分布。

class sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(*, alpha=1.0, fit_prior=True, class_prior=None)
    fit(X, y, sample_weight=None)
    predict(X)
    predict_proba(X)

其中，alpha称为平滑值，它用来避免在估计条件概率时出现值为0的情况，它的取值大于0，当等于1时，称为Laplace平滑。

当假定特征取值符合0-1分布时，多项式分类器 退化为伯努利朴素贝叶斯分类器，即伯努利朴素分类器中，特征只能取两个值，它在某些场合下比多项式分类器效果更好一些，使用伯努利分类器之前，需要先将非二值的特征转化为二值的特征

部分代码如下 用来预测相亲问题

# 训练样本集
    blind_date_X = [ [35, 176, 0, 20000],
                     [28, 178, 1, 10000],
                     [26, 172, 0,],
                     [29, 173, 2, 20000],
                     [28, 174, 0, 15000] ]
    blind_date_y = [ 0, 1, 0, 1, 1 ]
    # 测试样本集
    test_sample = [  [24, 178, 2, 170],
                     [27, 176, 0, 25000],
                     [27, 176, 0, 10000]  ]
     
    # 多项式朴素贝叶斯分类器
    from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
    clf = MultinomialNB()
    clf.fit(blind_date_X, blind_date_y)
    print(clf.predict(test_sample))

### 2：高斯朴素贝叶斯分类器 ###

当特征值是连续变量的时候，可采用高斯朴素贝叶斯分类器。高斯朴素贝叶斯分类器假设条件概率P(A│B\_i)服从参数未知的高斯分布。

代码如下

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
    clf = GaussianNB()
    clf.fit(blind_date_X, blind_date_y)
    print(clf.predict(test_sample))
    >>> [1 0 1]
    print(clf.class_prior_) # 标签的先验概率
    >>> [0.4 0.6]
    print(clf.class_count_) # 每个标签的样本数量
    >>> [2. 3.]
    print(clf.theta_) # 高斯模型的期望值
    >>> [[3.05000000e+01 1.74000000e+02 0.00000000e+00 2.25000000e+04]
         [2.83333333e+01 1.75000000e+02 1.00000000e+00 1.50000000e+04]]
    print(clf.sigma_) # 高斯模型的方差
    >>> [[2.02760000e+01 4.02600000e+00 2.60000000e-02 6.25000003e+06]
         [2.48222222e-01 4.69266667e+00 6.92666667e-01 1.66666667e+07]]

朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，甚至在某些特征相关性较高的情况下都有不错的表现，是一种常用的方法

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[793e52593c8b42d08e3112d579b72306.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/793e52593c8b42d08e3112d579b72306.png