基于贝叶斯决策理论的分类方法
作者:互联网
import numpy as np
'''
Parameters:
无
Returns:
postingList - 实验样本切分的词条
classVec - 类别标签向量
'''
# 函数说明:创建实验样本
def loadDataSet():
postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'], #切分的词条
['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', 'worthless', 'dog', 'food', 'stupid']]
classVec = [0,1,0,1,0,1]#类别标签向量,1代表侮辱性词汇,0代表不是
return postingList,classVec
'''
Parameters:
vocabList - createVocabList返回的列表
inputSet - 切分的词条列表
Returns:
returnVec - 文档向量,词集模型
'''
# 函数说明:根据vocabList词汇表,将inputSet向量化,向量的每个元素为1或0
def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet):
returnVec = [0] * len(vocabList) #创建一个其中所含元素都为0的向量
for word in inputSet: #遍历每个词条
if word in vocabList: #如果词条存在于词汇表中,则置1
returnVec[vocabList.index(word)] = 1
else: print("the word: %s is not in my Vocabulary!" % word)
return returnVec #返回文档向量
'''
Parameters:
dataSet - 整理的样本数据集
Returns:
vocabSet - 返回不重复的词条列表,也就是词汇表
'''
# 函数说明:将切分的实验样本词条整理成不重复的词条列表,也就是词汇表
def createVocabList(dataSet):
vocabSet = set([]) #创建一个空的不重复列表
for document in dataSet:
vocabSet = vocabSet | set(document) #取并集
return list(vocabSet)
'''
Parameters:
trainMatrix - 训练文档矩阵,即setOfWords2Vec返回的returnVec构成的矩阵
trainCategory - 训练类别标签向量,即loadDataSet返回的classVec
Returns:
p0Vect - 侮辱类的条件概率数组
p1Vect - 非侮辱类的条件概率数组
pAbusive - 文档属于侮辱类的概率
'''
# 函数说明:朴素贝叶斯分类器训练函数
def trainNB0(trainMatrix,trainCategory):
numTrainDocs = len(trainMatrix) #计算训练的文档数目
numWords = len(trainMatrix[0]) #计算每篇文档的词条数
pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs) #文档属于侮辱类的概率
p0Num = np.ones(numWords); p1Num = np.ones(numWords)#创建numpy.ones数组,词条出现数初始化为1,拉普拉斯平滑
p0Denom = 2.0; p1Denom = 2.0 #分母初始化为2,拉普拉斯平滑
for i in range(numTrainDocs):
##########
# 请在此处填写代码
if trainCategory[i]==1:
p1Num+=trainMatrix[i]
p1Denom+=sum(trainMatrix[i])
else:
p0Num+=trainMatrix[i]
p0Denom+=sum(trainMatrix[i])
##########
p1Vect = np.log(p1Num/p1Denom) #取对数,防止下溢出
p0Vect = np.log(p0Num/p0Denom)
#返回属于侮辱类的条件概率数组,属于非侮辱类的条件概率数组,文档属于侮辱类的概率
return p0Vect,p1Vect,pAbusive
if __name__ == '__main__':
postingList, classVec = loadDataSet()
myVocabList = createVocabList(postingList)
print('myVocabList:\n', myVocabList)
trainMat = []
for postinDoc in postingList:
trainMat.append(setOfWords2Vec(myVocabList, postinDoc))
p0V, p1V, pAb = trainNB0(trainMat, classVec)
print('p0V:\n', p0V)
print('p1V:\n', p1V)
print('classVec:\n', classVec)
print('pAb:\n', pAb)
标签:基于,词条,决策,贝叶斯,文档,classVec,vocabList,postingList,trainMatrix 来源: https://blog.csdn.net/m0_54010885/article/details/121524609