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头歌平台-机器学习-4.朴素贝叶斯分类器

• 人工智能 • 阅读 465

EduCoder：机器学习—朴素贝叶斯分类器

第1关：条件概率

头歌平台-机器学习-4.朴素贝叶斯分类器

; 第2关：贝叶斯公式

头歌平台-机器学习-4.朴素贝叶斯分类器

第3关：朴素贝叶斯分类算法流程

编程要求：
根据提示，完成fit与predict函数，分别实现模型的训练与预测。（PS:在fit函数中需要将预测时需要的概率保存到self.label_prob和self.condition_prob这两个变量中）

其中fit函数参数解释如下：

  • feature：训练集数据，类型为ndarray；
  • label：训练集标签，类型为ndarray；
  • return：无返回。

predict函数参数解释如下：

  • feature：测试数据集所有特征组成的ndarray。（PS：feature中有多条数据）；
  • return：模型预测的结果。（ PS：feature中有多少条数据，就需要返回长度为多少的list或者ndarry）。

代码如下：

import numpy as np

class NaiveBayesClassifier(object):
    def __init__(self):
        '''
        self.label_prob表示每种类别在数据中出现的概率
        例如，{0:0.333, 1:0.667}表示数据中类别0出现的概率为0.333，类别1的概率为0.667
        '''
        self.label_prob = {}
        '''
        self.condition_prob表示每种类别确定的条件下各个特征出现的概率
        例如训练数据集中的特征为 [[2, 1, 1],
                              [1, 2, 2],
                              [2, 2, 2],
                              [2, 1, 2],
                              [1, 2, 3]]
        标签为[1, 0, 1, 0, 1]
        那么当标签为0时第0列的值为1的概率为0.5，值为2的概率为0.5;
        当标签为0时第1列的值为1的概率为0.5，值为2的概率为0.5;
        当标签为0时第2列的值为1的概率为0，值为2的概率为1，值为3的概率为0;
        当标签为1时第0列的值为1的概率为0.333，值为2的概率为0.666;
        当标签为1时第1列的值为1的概率为0.333，值为2的概率为0.666;
        当标签为1时第2列的值为1的概率为0.333，值为2的概率为0.333,值为3的概率为0.333;
        因此self.label_prob的值如下：
        {
            0:{
                0:{
                    1:0.5
                    2:0.5
                }
                1:{
                    1:0.5
                    2:0.5
                }
                2:{
                    1:0
                    2:1
                    3:0
                }
            }
            1:
            {
                0:{
                    1:0.333
                    2:0.666
                }
                1:{
                    1:0.333
                    2:0.666
                }
                2:{
                    1:0.333
                    2:0.333
                    3:0.333
                }
            }
        }
        '''
        self.condition_prob = {}
    def fit(self, feature, label):
        '''
        对模型进行训练，需要将各种概率分别保存在self.label_prob和self.condition_prob中
        :param feature: 训练数据集所有特征组成的ndarray
        :param label:训练数据集中所有标签组成的ndarray
        :return: 无返回
        '''

        row_num=len(feature)
        col_num=len(feature[0])
        for c in label:
            if c in self.label_prob:
                self.label_prob[c]+=1
            else:
                self.label_prob[c]=1;
        for key in  self.label_prob.keys():
            self.label_prob[key]/=row_num
            self.condition_prob[key]={}
            for i in range(col_num):
                self.condition_prob[key][i]={}
                for k in np.unique(feature[:,i],axis=0):
                    self.condition_prob[key][i][k]=0
        for i in range(len(feature)):
            for j in range(len(feature[i])):
                if feature[i][j] in self.condition_prob[label[i]]:
                    self.condition_prob[label[i]][j][feature[i][j]]+=1
                else:
                    self.condition_prob[label[i]][j][feature[i][j]]=1
        for label_key in self.condition_prob.keys():
            for k in self.condition_prob[label_key].keys():
                total=0
                for v in self.condition_prob[label_key][k].values():
                    total +=v
                for kk in self.condition_prob[label_key][k].keys():
                    self.condition_prob[label_key][k][kk] /=total

    def predict(self, feature):
        '''
        对数据进行预测，返回预测结果
        :param feature:测试数据集所有特征组成的ndarray
        :return:
        '''

        result =[]
        for i,f in enumerate(feature):
            prob=np.zeros(len(self.label_prob.keys()))
            ii=0
            for label,label_prob in self.label_prob.items():
                prob[ii]=label_prob
                for  j  in range(len(feature[0])):
                    prob[ii] *= self.condition_prob[label][j][f[j]]
                ii+=1
            result.append(list(self.label_prob.keys())[np.argmax(prob)])
        return np.array(result)

第4关：拉普拉斯平滑

编程要求：
根据提示，完成fit函数，实现模型的训练功能。（PS:在fit函数中需要将预测时需要的概率保存到self.label_prob和self.condition_prob这两个变量中）
其中fit函数参数解释如下：

  • feature：训练集数据，类型为ndarray；
  • label：训练集标签，类型为ndarray；
  • return：无返回。

代码如下：

import numpy as np

class NaiveBayesClassifier(object):
    def __init__(self):
        '''
        self.label_prob表示每种类别在数据中出现的概率
        例如，{0:0.333, 1:0.667}表示数据中类别0出现的概率为0.333，类别1的概率为0.667
        '''
        self.label_prob = {}
        '''
        self.condition_prob表示每种类别确定的条件下各个特征出现的概率
        例如训练数据集中的特征为 [[2, 1, 1],
                              [1, 2, 2],
                              [2, 2, 2],
                              [2, 1, 2],
                              [1, 2, 3]]
        标签为[1, 0, 1, 0, 1]
        那么当标签为0时第0列的值为1的概率为0.5，值为2的概率为0.5;
        当标签为0时第1列的值为1的概率为0.5，值为2的概率为0.5;
        当标签为0时第2列的值为1的概率为0，值为2的概率为1，值为3的概率为0;
        当标签为1时第0列的值为1的概率为0.333，值为2的概率为0.666;
        当标签为1时第1列的值为1的概率为0.333，值为2的概率为0.666;
        当标签为1时第2列的值为1的概率为0.333，值为2的概率为0.333,值为3的概率为0.333;
        因此self.label_prob的值如下：
        {
            0:{
                0:{
                    1:0.5
                    2:0.5
                }
                1:{
                    1:0.5
                    2:0.5
                }
                2:{
                    1:0
                    2:1
                    3:0
                }
            }
            1:
            {
                0:{
                    1:0.333
                    2:0.666
                }
                1:{
                    1:0.333
                    2:0.666
                }
                2:{
                    1:0.333
                    2:0.333
                    3:0.333
                }
            }
        }
        '''
        self.condition_prob = {}

    def fit(self, feature, label):
        '''
        对模型进行训练，需要将各种概率分别保存在self.label_prob和self.condition_prob中
        :param feature: 训练数据集所有特征组成的ndarray
        :param label:训练数据集中所有标签组成的ndarray
        :return: 无返回
        '''

        row_num=len(feature)
        col_num=len(feature[0])
        unique_label_count=len(set(label))
        for c in label:
            if c in self.label_prob:
                self.label_prob[c]+=1
            else:
                self.label_prob[c]=1
        for key in self.label_prob.keys():
            self.label_prob[key]+=1
            self.label_prob[key]/=(unique_label_count+row_num)
            self.condition_prob[key]={}
            for i in range(col_num):
                self.condition_prob[key][i]={}
                for k in np.unique(feature[:,i],axis=0):
                    self.condition_prob[key][i][k]=1
        for i in range(len(feature)):
            for j in range(len(feature[i])):
                if feature[i][j] in self.condition_prob[label[i]]:
                    self.condition_prob[label[i]][j][feature[i][j]]+=1

        for label_key in self.condition_prob.keys():
            for k in self.condition_prob[label_key].keys():
                total =len(self.condition_prob[label_key].keys())
                for v in self.condition_prob[label_key][k].values():
                    total+=v
                for kk in self.condition_prob[label_key][k].keys():
                    self.condition_prob[label_key][k][kk]/=total

    def predict(self, feature):
        '''
        对数据进行预测，返回预测结果
        :param feature:测试数据集所有特征组成的ndarray
        :return:
        '''

        result = []

        for i, f in enumerate(feature):

            prob = np.zeros(len(self.label_prob.keys()))
            ii = 0
            for label, label_prob in self.label_prob.items():

                prob[ii] = label_prob
                for j in range(len(feature[0])):
                    prob[ii] *= self.condition_prob[label][j][f[j]]
                ii += 1

            result.append(list(self.label_prob.keys())[np.argmax(prob)])
        return np.array(result)

第5关：新闻文本主题分类

编程要求：
填写news_predict(train_sample, train_label, test_sample)函数完成新闻文本主题分类任务，其中：

  • train_sample：原始训练样本，类型为ndarray；
  • train_label：训练标签，类型为ndarray；
  • test_sample：原始测试样本，类型为ndarray。

代码如下：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer

def news_predict(train_sample, train_label, test_sample):
    '''
    训练模型并进行预测，返回预测结果
    :param train_sample:原始训练集中的新闻文本，类型为ndarray
    :param train_label:训练集中新闻文本对应的主题标签，类型为ndarray
    :param test_sample:原始测试集中的新闻文本，类型为ndarray
    :return 预测结果，类型为ndarray
    '''

    vec=CountVectorizer()
    train_sample=vec.fit_transform(train_sample)
    test_sample=vec.transform(test_sample)

    tfidf=TfidfTransformer()

    train_sample =tfidf.fit_transform(train_sample)
    test_sample=tfidf.transform(test_sample)
    mnb=MultinomialNB(alpha=0.01)
    mnb.fit(train_sample,train_label)
    predict=mnb.predict(test_sample)
    return predict

Original: https://blog.csdn.net/MrKingloveyou/article/details/121757564
Author: Pretend
Title: 头歌平台-机器学习-4.朴素贝叶斯分类器

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