Python機器學習 — 樸素貝葉斯演算法（Naive Bayes）

ls秦發表於2018-07-10
Python機器學習演算法AI

一、樸素貝葉斯演算法 -- 簡介

       樸素貝葉斯法是基於貝葉斯定理與特徵條件獨立假設的分類方法。最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。
       和決策樹模型相比，樸素貝葉斯分類器(Naive Bayes Classifier,或 NBC)發源於古典數學理論，有著堅實的數學基礎，以及穩定的分類效率。同時，NBC模型所需估計的引數很少，對缺失資料不太敏感，演算法也比較簡單。
       理論上，NBC模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。但是實際上並非總是如此，這是因為NBC模型假設屬性之間相互獨立，這個假設在實際應用中往往是不成立的，這給NBC模型的正確分類帶來了一定影響。

       演算法步驟：
           1）收集資料；
           2）準備資料：需要數值型或布林型資料。如果是文字檔案，要解析成詞條向量bai；
           3）分析資料：有大量特徵時，用直方圖分析效果更好；
           4）訓練演算法：計算不同的獨立特徵的條件概率；
           5）測試演算法：計算錯誤率；
           6）使用演算法：一個常見的樸素貝葉斯應用是文件分類。

二、貝葉斯定理

       條件概率就是事件 A 在另外一個事件 B 已經發生條件下的發生概率。條件概率表示為P(A|B)，讀作“在 B 發生的條件下 A 發生的概率”。

       聯合概率表示兩個事件共同發生（數學概念上的交集）的概率。A 與 B 的聯合概率表示為聯合概率。

       推導：

       我們可以從條件概率的定義推匯出貝葉斯定理。
       根據條件概率的定義，在事件 B 發生的條件下事件 A 發生的概率為：

       同樣地，在事件 A 發生的條件下事件 B 發生的概率為：

       結合這兩個方程式，我們可以得到：

       這個引理有時稱作概率乘法規則。上式兩邊同除以 P(A)，若P(A)是非零的，我們可以得到貝葉斯定理:

三、高斯樸素貝葉斯（GaussianNB）

       在高斯樸素貝葉斯中，每個特徵都是連續的，並且都呈高斯分佈。高斯分佈又稱為正態分佈。圖畫出來以後像一個倒掛的鐘，以均值為軸對稱，如下圖所示：

       GaussianNB 實現了運用於分類的高斯樸素貝葉斯演算法。特徵的可能性(即概率)假設為高斯分佈:

       引數\large \sigma _{y}和\large \mu _{y}使用最大似然法估計。

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
clf = GaussianNB()
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)
y_pred=clf.predict(iris.data)
print("高斯樸素貝葉斯，樣本總數： %d 錯誤樣本數 : %d" % (iris.data.shape[0],(iris.target != y_pred).sum()))

四、多項分佈樸素貝葉斯（MultinomialNB）

       MultinomialNB實現服從多項分佈資料（multinomially）的貝葉斯演算法，是一個經典的樸素貝葉斯文字分類中使用的變種（其中的資料是通常表示為詞向量的數量，雖然TF-IDF向量在實際專案中表現得很好），對於每一個y來說，分佈通過向量引數化，n是類別的數目（在文字分類中，表示詞彙量的長度） 表示標籤i出現的樣本屬於類別y的概率。
       該引數   是一個平滑的最大似然估計，即相對頻率計數：

          表示標籤i在樣本集T中屬於類別y的 數目
         表示在所有標籤中類別y出現的數目
       先驗平滑先驗 α >=0表示學習樣本中不存在的特徵並防止在計算中概率為0，設定 α = 1被稱為拉普拉斯平滑(Lapalce smoothing)，當α＜1稱為利德斯通平滑(Lidstone smoothing)

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
clf = MultinomialNB()
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)
y_pred=clf.predict(iris.data)
print("多項分佈樸素貝葉斯，樣本總數： %d 錯誤樣本數 : %d" % (iris.data.shape[0],(iris.target != y_pred).sum()))

引數說明如下：

        alpha：浮點型可選引數，預設為1.0，其實就是新增拉普拉斯平滑，即為上述公式中的λ ，如果這個引數設定為0，就是不新增平滑；
        fit_prior：布林型可選引數，預設為True。布林引數fit_prior表示是否要考慮先驗概率，如果是false,則所有的樣本類別輸出都有相同的類別先驗概率。否則可以自己用第三個引數class_prior輸入先驗概率，或者不輸入第三個引數class_prior讓MultinomialNB自己從訓練集樣本來計算先驗概率，此時的先驗概率為P(Y=Ck)=mk/m。其中m為訓練集樣本總數量，mk為輸出為第k類別的訓練集樣本數。
        class_prior：可選引數，預設為None。

總結如下：

fit_prior   class_prior         最終先驗概率
False       填或不填沒有意義        P(Y = Ck) = 1 / k
True        不填                  P(Y = Ck) = mk / m
True        填                   P(Y = Ck) = class_prior

五、伯努利分佈樸素貝葉斯（BernoulliNB）

       BernoulliNB 實現了用於多重伯努利分佈資料的樸素貝葉斯訓練和分類演算法，即有多個特徵，但每個特徵 都假設是一個二元 (Bernoulli, boolean) 變數。 因此，這類演算法要求樣本以二元值特徵向量表示；如果樣本含有其他型別的資料， 一個 BernoulliNB 例項會將其二值化(取決於 binarize 引數)。

       伯努利樸素貝葉斯的決策規則基於：

        與多項分佈樸素貝葉斯的規則不同 伯努利樸素貝葉斯明確地懲罰類 y 中沒有出現作為預測因子的特徵 i ，而多項分佈分佈樸素貝葉斯只是簡單地忽略沒出現的特徵。

        在文字分類的例子中，詞頻向量(word occurrence vectors)(而非詞數向量(word count vectors))可能用於訓練和用於這個分類器。 BernoulliNB 可能在一些資料集上可能表現得更好，特別是那些更短的文件。 如果時間允許，建議對兩個模型都進行評估。

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()

from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
clf = BernoulliNB()
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)
y_pred=clf.predict(iris.data)
print("伯努利樸素貝葉斯，樣本總數： %d 錯誤樣本數 : %d" % (iris.data.shape[0],(iris.target != y_pred).sum()))

六、樸素貝葉斯 -- 程式碼實現

       對於新聞分類，屬於多分類問題。我們可以使用MultinamialNB()完成我們的新聞分類問題。

import numpy as np

"""
    這個指南的目的是在一個實際任務上探索scikit-learn的主要工具，在二十個不同的主題上分析一個文字集合。
    在這一節中，可以看到：
        1、載入文字檔案和類別
        2、適合機器學習的特徵向量提取
        3、訓練線性模型進行分類
        4、使用網格搜尋策略，找到一個很好的配置的特徵提取元件和分類器
"""

"""
    1、Loading the 20 newsgroups dataset 載入20個新聞組資料集
    為了獲得更快的執行時間為第一個例子，我們將工作在部分資料集只有4個類別的資料集中：
"""
categories = ['alt.atheism', 'soc.religion.christian', 'comp.graphics', 'sci.med']
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups

twenty_train = fetch_20newsgroups(subset='train', categories=categories, shuffle=True, random_state=42)
print(twenty_train.target)
print(twenty_train.target_names)  # 訓練集中類別的名字，這裡只有四個類別
print(len(twenty_train.data))  # 訓練集中資料的長度
print(len(twenty_train.filenames))  # 訓練集檔名長度
print('-----')
print("\n".join(twenty_train.data[0].split("\n")[:3]))
print('-----')
print(twenty_train.target_names[twenty_train.target[0]])
print('-----')
print(twenty_train.target[:10])  # 前十個的類別
print('-----')
for t in twenty_train.target[:10]:
    print(twenty_train.target_names[t])  # 類別的名字
print('-----')
"""
    2、Extracting features from text files 從文字檔案中提取特徵
    為了在文字檔案中使用機器學習演算法，首先需要將文字內容轉換為數值特徵向量
"""

"""
    Bags of words 詞袋
    最直接的方式就是詞袋錶示法
        1、為訓練集的任何文件中的每個單詞分配一個固定的整數ID（例如通過從字典到整型索引建立字典）
        2、對於每個文件，計算每個詞出現的次數，並儲存到X[i,j]中。

    詞袋錶示：n_features 是語料中不同單詞的數量，這個數量通常大於100000.
    如果 n_samples == 10000，儲存X的陣列就需要10000*10000*4byte=4GB,這麼大的儲存在今天的計算機上是不可能實現的。
    幸運的是，X中的大多數值都是0，基於這種原因，我們說詞袋是典型的高維稀疏資料集，我們可以只儲存那些非0的特徵向量。
    scipy.sparse 矩陣就是這種資料結構，而scikit-learn內建了這種資料結構。
"""

"""
    Tokenizing text with scikit-learn 使用scikit-learn標記文字
    文字處理、分詞、過濾停用詞都在這些高階元件中，能夠建立特徵字典並將文件轉換成特徵向量。
"""
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer  # sklearn中的文字特徵提取元件中，匯入特徵向量計數函式

count_vect = CountVectorizer()  # 特徵向量計數函式
X_train_counts = count_vect.fit_transform(twenty_train.data)  # 對文字進行特徵向量處理
print(X_train_counts)  # 特徵向量和特徵標籤
print(X_train_counts.shape)  # 形狀
print('-----')

"""
    CountVectorizer支援計算單詞或序列的N-grams，一旦合適，這個向量化就可以建立特徵詞典。
    在整個訓練預料中，詞彙中的詞彙索引值與其頻率有關。
"""
print(count_vect.vocabulary_.get(u'algorithm'))
print('-----')

"""
    From occurrences to frequencies 從事件到頻率
    計數是一個好的開始，但是也存在一個問題：較長的文字將會比較短的文字有很高的平均計數值，即使他們所表示的話題是一樣的。
    為了避免潛在的差異，它可以將文件中的每個單詞出現的次數在文件的總字數的比例：這個新的特徵叫做詞頻：tf
    tf-idf:詞頻-逆文件頻率
"""
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer  # sklearn中的文字特徵提取元件中，匯入詞頻統計函式

tf_transformer = TfidfTransformer(use_idf=False).fit(X_train_counts)  # 建立詞頻統計函式,注意這裡idf=False
print(tf_transformer)  # 輸出函式屬性 TfidfTransformer(norm=u'l2', smooth_idf=True, sublinear_tf=False, use_idf=False)
print('-----')
X_train_tf = tf_transformer.transform(X_train_counts)  # 使用函式對文字文件進行tf-idf頻率計算
print(X_train_tf)
print('-----')
print(X_train_tf.shape)
print('-----')
"""
    在上面的例子中，使用fit()方法來構建基於資料的預測器，然後使用transform()方法來將計數矩陣用tf-idf表示。
    這兩個步驟可以通過跳過冗餘處理，來更快的達到相同的最終結果。
    這些可以通過使用fit_transform()方法來實現：
"""
tfidf_transformer = TfidfTransformer()  # 這裡使用的是tf-idf
X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts)
print(X_train_tfidf)
print(X_train_tfidf.shape)
print('-----')
"""
    Training a classifier 訓練一個分類器
    既然已經有了特徵，就可以訓練分類器來試圖預測一個帖子的類別，先使用貝葉斯分類器，貝葉斯分類器提供了一個良好的基線來完成這個任務。
    scikit-learn中包括這個分類器的許多變數，最適合進行單詞計數的是多項式變數。
"""
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB  # 使用sklearn中的貝葉斯分類器，並且載入貝葉斯分類器

# 中的MultinomialNB多項式函式
clf = MultinomialNB()  # 載入多項式函式
x_clf = clf.fit(X_train_tfidf, twenty_train.target)  # 構造基於資料的分類器
print(x_clf)  # 分類器屬性：MultinomialNB(alpha=1.0, class_prior=None, fit_prior=True)
print('-----')
"""
    為了預測輸入的新的文件，我們需要使用與前面相同的特徵提取鏈進行提取特徵。
    不同的是，在轉換中，使用transform來代替fit_transform，因為訓練集已經構造了分類器
"""
docs_new = ['God is love', 'OpenGL on the GPU is fast']  # 文件
X_new_counts = count_vect.transform(docs_new)  # 構建文件計數
X_new_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_new_counts)  # 構建文件tfidf
predicted = clf.predict(X_new_tfidf)  # 預測文件
print(predicted)  # 預測類別 [3 1]，一個屬於3類，一個屬於1類
for doc, category in zip(docs_new, predicted):
    print('%r => %s' % (doc, twenty_train.target_names[category]))  # 將文件和類別名字對應起來
print('-----')
"""
    Building a pipeline 建立管道
    為了使向量轉換更加簡單(vectorizer => transformer => classifier)，scikit-learn提供了pipeline類來表示為一個複合分類器
"""
from sklearn.pipeline import Pipeline

text_clf = Pipeline([('vect', CountVectorizer()), ('tfidf', TfidfTransformer()), ('clf', MultinomialNB())])
text_clf = text_clf.fit(twenty_train.data, twenty_train.target)
print(text_clf)  # 構造分類器，分類器的屬性
predicted = text_clf.predict(docs_new)  # 預測新文件
print(predicted)  # 獲取預測值
print('-----')

"""
    分析總結：
        1、載入資料集，主要是載入訓練集，用於對資料進行訓練
        2、文字特徵提取：
                對文字進行計數統計 CountVectorizer
                詞頻統計  TfidfTransformer  （先計算tf,再計算tfidf）
        3、訓練分類器：
                貝葉斯多項式訓練器 MultinomialNB
        4、預測文件：
                通過構造的訓練器進行構造分類器，來進行文件的預測
        5、最簡單的方式：
                通過使用pipeline管道形式，來講上述所有功能通過管道來一步實現，更加簡單的就可以進行預測
"""

"""
    Evaluation of the performance on the test set 測試集效能評價
    評估模型的預測精度同樣容易：
"""
import numpy as np

twenty_test = fetch_20newsgroups(subset='test', categories=categories, shuffle=True, random_state=42)
docs_test = twenty_test.data
predicted = text_clf.predict(docs_test)
print(np.mean(predicted == twenty_test.target))  # 預測的值和測試值的比例，mean就是比例函式
print('-----')  # 精度已經為0.834886817577

"""
    精度已經實現了83.4%，那麼使用支援向量機(SVM)是否能夠做的更好呢，支援向量機(SVM)被廣泛認為是最好的文字分類演算法之一。
    儘管，SVM經常比貝葉斯要慢一些。
    我們可以改變學習方式，使用管道來實現分類：
"""
from sklearn.linear_model import SGDClassifier

text_clf = Pipeline(
    [('vect', CountVectorizer()), ('tfidf', TfidfTransformer()),
     ('clf', SGDClassifier(loss='hinge', penalty='l2', alpha=1e-3, n_iter=5, random_state=42))])
# _ = text_clf.fit(twenty_train.data, twenty_train.target)  # 和下面一句的意思一樣，一個槓，表示本身
text_clf = text_clf.fit(twenty_train.data, twenty_train.target)
predicted = text_clf.predict(docs_test)
print(np.mean(predicted == twenty_test.target))  # 精度 0.912782956059
print('-----')
"""
    sklearn進一步提供了結果的更詳細的效能分析工具：
"""
from sklearn import metrics
print(metrics.classification_report(twenty_test.target, predicted, target_names=twenty_test.target_names))
print(metrics.confusion_matrix(twenty_test.target, predicted))

 

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