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[python机器学习及实践(2)]Sklearn实现朴素贝叶斯

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[python机器学习及实践(2)]Sklearn实现朴素贝叶斯

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

1.朴素贝叶斯简介

    朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一个基于贝叶斯理论的分类器。它会单独考量每一唯独特征被分类的条件概率，进而综合这些概率并对其所在的特征向量做出分类预测。
因此，朴素贝叶斯的基本数据假设是：各个维度上的特征被分类的条件概率之间是相互独立的。它经常被应用在文本分类中，包括互联网新闻的分类，垃圾邮件的筛选。

2.例子：新闻分类

数据：18846条新闻，标签为0-19个数字，一共20类。

某个样本：

From: Mamatha Devineni Ratnam <mr47+@andrew.cmu.edu>
Subject: Pens fans reactions
Organization: Post Office, Carnegie Mellon, Pittsburgh, PA
Lines: 12
NNTP-Posting-Host: po4.andrew.cmu.edu

 

I am sure some bashers of Pens fans are pretty confused about the lack
of any kind of posts about the recent Pens massacre of the Devils. Actually,
I am bit puzzled too and a bit relieved. However, I am going to put an end
to non-PIttsburghers’ relief with a bit of praise for the Pens. Man, they
are killing those Devils worse than I thought. Jagr just showed you why
he is much better than his regular season stats. He is also a lot
fo fun to watch in the playoffs. Bowman should let JAgr have a lot of
fun in the next couple of games since the Pens are going to beat the pulp out of Jersey anyway. I was very disappointed not to see the Islanders lose the final
regular season game. PENS RULE!!!

代码：

 

#coding=utf-8

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups  # 从sklearn.datasets里导入新闻数据抓取器 fetch_20newsgroups
from sklearn.model_selection import  train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer  # 从sklearn.feature_extraction.text里导入文本特征向量化模块
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB     # 从sklean.naive_bayes里导入朴素贝叶斯模型
from sklearn.metrics import classification_report

#1.数据获取
news = fetch_20newsgroups(subset='all')
print len(news.data)  # 输出数据的条数：18846

#2.数据预处理：训练集和测试集分割，文本特征向量化
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(news.data,news.target,test_size=0.25,random_state=33) # 随机采样25%的数据样本作为测试集
#print X_train[0]  #查看训练样本
#print y_train[0:100]  #查看标签

#文本特征向量化
vec = CountVectorizer()
X_train = vec.fit_transform(X_train)
X_test = vec.transform(X_test)

#3.使用朴素贝叶斯进行训练
mnb = MultinomialNB()   # 使用默认配置初始化朴素贝叶斯
mnb.fit(X_train,y_train)    # 利用训练数据对模型参数进行估计
y_predict = mnb.predict(X_test)     # 对参数进行预测

#4.获取结果报告
print 'The Accuracy of Naive Bayes Classifier is:', mnb.score(X_test,y_test)
print classification_report(y_test, y_predict, target_names = news.target_names)

 

　运行结果：

[python机器学习及实践(2)]Sklearn实现朴素贝叶斯

 

分析：

[python机器学习及实践(2)]Sklearn实现朴素贝叶斯

3.补充：文本特征向量化

朴素贝叶斯模型去给文本数据分类，就必须对文本数据进行处理。

处理的流程一般是：

  1. 对文本分词(作为特征)
  2. 统计各词在句子中是否出现(词集模型）
  3. 统计各词在句子中出现次数(词袋模型）
  4. 统计各词在这个文档的TFIDF值（词袋模型+IDF值）

 文本特征向量化方法有：

（1）词集模型：one-hot编码向量化文本；

（2）词袋模型+IDF：TFIDF向量化文本；

（3）哈希向量化文本。

具体的原理如下：

1.one-hot表示法先将文本数据集中不重复的单词提取出来，得到一个大小为V的词汇表。然后用一个V维的向量来表示一个文章，向量中的第d个维度上的1表示词汇表中的第d个单词出现在这篇文章中。

如果文本数据集太大，那么得到的词汇表中可能存在几千个单词，这样会文本的维度太大，不仅会导致计算时间增加，而且带来了稀疏问题（one-hot矩阵中大多数元素都是0）。因此，我们通常在计算词汇表的时候，会排除那些出现次数太少的单词，从而降低文本维度。

2.tf-idf (term frequency–inverse document frequency)，不仅考虑了单词在文章中的出现次数，还考虑了其在整个文本数据集中的出现次数。TF-IDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力。

3.TfidfVectorizer在执行时，需要先将词袋矩阵放入内存，再计算各位置单词的TFIDF值，如果词袋维度大，将占用过多内存，效率低，此时可以使用哈希向量化。哈希向量化可以缓解TfidfVectorizer在处理高维文本时内存消耗过大的问题。

参考：

1.https://www.jianshu.com/p/dcc27a28b3f4

2.https://blog.csdn.net/juanqinyang/article/details/58222264

转载于:https://www.cnblogs.com/youngsea/p/9327972.html

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发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/107412.html原文链接：https://javaforall.cn

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