朴素贝叶斯Python实例及解析

本文实例为大家分享了Python朴素贝叶斯实例代码，供大家参考，具体内容如下

#-*- coding: utf-8 -*- #添加中文注释
from numpy import *

#过滤网站的恶意留言
#样本数据
def loadDataSet():
  postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],
         ['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']]
  #类别标签：1侮辱性文字，0正常言论
  classVec = [0,1,0,1,0,1]
  #返回文档向量，类别向量
  return postingList,classVec

#创建词汇表
#输入：dataSet已经经过切分处理
#输出：包含所有文档中出现的不重复词的列表
def createVocabList(dataSet):
  #构建set集合，会返回不重复词表
  vocabSet = set([])
  #遍历每篇文档向量，扫描所有文档的单词
  for document in dataSet:
    #通过set(document)，获取document中不重复词列表
    vocabSet = vocabSet | set(document) #求并集
  return list(vocabSet)

#***词集模型：只考虑单词是否出现
#vocabList：词汇表
#inputSet ：某个文档向量
def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet):
  #创建所含元素全为0的向量
  returnVec = [0]*len(vocabList)
  #依次取出文档中的单词与词汇表进行对照，若在词汇表中出现则为1
  for word in inputSet:
    if word in vocabList:
    #单词在词汇表中出现，则记为1
      returnVec[vocabList.index(word)] = 1 #词集模型
    #若测试文档的单词，不在词汇表中，显示提示信息，该单词出现次数用0表示
    else: print "the word: %s is not in my Vocabulary!" % word
  return returnVec

#====训练分类器,原始的朴素贝叶斯，没有优化=====
#输入trainMatrix：词向量数据集
#输入trainCategory：数据集对应的类别标签
#输出p0Vect：词汇表中各个单词在正常言论中的类条件概率密度
#输出p1Vect：词汇表中各个单词在侮辱性言论中的类条件概率密度
#输出pAbusive：侮辱性言论在整个数据集中的比例
def trainNB00(trainMatrix,trainCategory):
  #numTrainDocs训练集总条数
  numTrainDocs = len(trainMatrix)
  #训练集中所有不重复单词总数
  numWords = len(trainMatrix[0])
  #侮辱类的概率(侮辱类占总训练数据的比例)
  pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs)
  #*正常言论的类条件概率密度 p(某单词|正常言论)=p0Num/p0Denom
  p0Num = zeros(numWords); #初始化分子为0
  #*侮辱性言论的类条件概率密度 p(某单词|侮辱性言论)=p1Num/p1Denom
  p1Num = zeros(numWords) #初始化分子为0
  #初始化分母置为0
  p0Denom = 0;
  p1Denom = 0
  #遍历训练集数据
  for i in range(numTrainDocs):
    #若为侮辱类
    if trainCategory[i] == 1:
      #统计侮辱类所有文档中的各个单词总数
      p1Num += trainMatrix[i]
      #p1Denom侮辱类总单词数
      p1Denom += sum(trainMatrix[i])

    #若为正常类
    else:
      #统计正常类所有文档中的各个单词总数
      p0Num += trainMatrix[i]
      #p0Denom正常类总单词数
      p0Denom += sum(trainMatrix[i])
  #词汇表中的单词在侮辱性言论文档中的类条件概率
  p1Vect = p1Num/p1Denom
  #词汇表中的单词在正常性言论文档中的类条件概率
  p0Vect = p0Num/p0Denom
  return p0Vect,p1Vect,pAbusive

#=====训练分类器，优化处理=====
#输入trainMatrix：词向量数据集
#输入trainCategory：数据集对应的类别标签
#输出p0Vect：词汇表中各个单词在正常言论中的类条件概率密度
#输出p1Vect：词汇表中各个单词在侮辱性言论中的类条件概率密度
#输出pAbusive：侮辱性言论在整个数据集中的比例
def trainNB0(trainMatrix,trainCategory):
  #训练集总条数：行数
  numTrainDocs = len(trainMatrix)
  #训练集中所有单词总数：词向量维度
  numWords = len(trainMatrix[0])
  #侮辱类的概率(侮辱类占总训练数据的比例)
  pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs)
  #*拉普拉斯平滑防止类条件概率为0，初始化分子为1，分母为2
  #正常类向量置为1
  p0Num = ones(numWords); #初始化分子为1
  #侮辱类向量置为1
  p1Num = ones(numWords) #初始化分子为1
  #初始化分母置为2
  p0Denom = 2.0;
  p1Denom = 2.0
  #遍历训练集每个样本
  for i in range(numTrainDocs):
    #若为侮辱类
    if trainCategory[i] == 1:
      #统计侮辱类所有文档中的各个单词总数
      p1Num += trainMatrix[i] #向量
      #p1Denom侮辱类总单词数
      p1Denom += sum(trainMatrix[i])

    #若为正常类
    else:
      #统计正常类所有文档中的各个单词总数
      p0Num += trainMatrix[i]
      #p0Denom正常类总单词数
      p0Denom += sum(trainMatrix[i])
  #数据取log，即单个单词的p(x1|c1)取log，防止下溢出
  p1Vect = log(p1Num/p1Denom)
  p0Vect = log(p0Num/p0Denom)
  return p0Vect,p1Vect,pAbusive

#vec2Classify：待分类文档
#p0Vect:词汇表中每个单词在训练样本的正常言论中的类条件概率密度
#p1Vect:词汇表中每个单词在训练样本的侮辱性言论中的类条件概率密度
#pClass1：侮辱性言论在训练集中所占的比例
def classifyNB(vec2Classify, p0Vect, p1Vect, pClass1):
  #在对数空间中进行计算，属于哪一类的概率比较大就判为哪一类
  #print'0p1=',sum(vec2Classify * p0Vect) #查看结果
  #print'0p0=',sum(vec2Classify * p0Vect)
  p1 = sum(vec2Classify * p1Vect) + log(pClass1)
  p0 = sum(vec2Classify * p0Vect) + log(1.0 - pClass1)
  #print'p1=',p1
  #print'p0=',p0
  if p1 > p0:
    return 1
  else:
    return 0

def testingNB():
  #获得训练数据，类别标签
  listOPosts,listClasses = loadDataSet()
  #创建词汇表
  myVocabList = createVocabList(listOPosts)
  #构建矩阵，存放训练数据
  trainMat=[]

  #遍历原始数据，转换为词向量，构成数据训练矩阵
  for postinDoc in listOPosts:
    #数据转换后存入数据训练矩阵trainMat中
    trainMat.append(setOfWords2Vec(myVocabList, postinDoc))
  #训练分类器
  p0V,p1V,pAb = trainNB0(array(trainMat),array(listClasses))

  #===测试数据（1）
  testEntry = ['love', 'my', 'dalmation']
  #测试数据转为词向量
  thisDoc = array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))
  #输出分类结果
  print testEntry,'classified as: ',classifyNB(thisDoc,p0V,p1V,pAb)

  #===测试数据（2）
  testEntry = ['stupid', 'garbage']
  #测试数据转为词向量
  thisDoc = array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))
  #输出分类结果
  print testEntry,'classified as: ',classifyNB(thisDoc,p0V,p1V,pAb)  

#***词袋模型：考虑单词出现的次数
#vocabList：词汇表
#inputSet ：某个文档向量
def bagOfWords2VecMN(vocabList, inputSet):
  #创建所含元素全为0的向量
  returnVec = [0]*len(vocabList)
  #依次取出文档中的单词与词汇表进行对照，统计单词在文档中出现的次数
  for word in inputSet:
    if word in vocabList:
      #单词在文档中出现的次数
      returnVec[vocabList.index(word)] += 1
    #若测试文档的单词，不在词汇表中，显示提示信息，该单词出现次数用0表示
    else: print "the word: %s is not in my Vocabulary!" % word
  return returnVec

#准备数据，按空格切分出词
#单词长度小于或等于2的全部丢弃
def textParse(bigString):
  import re
  listOfTokens = re.split(r'\W*', bigString)
  #tok.lower() 将整个词转换为小写
  return [tok.lower() for tok in listOfTokens if len(tok) > 2] 

def spamTest():
  #文章按篇存放
  docList=[];
  #存放文章类别
  classList = [];
  #存放所有文章内容
  fullText =[]
  for i in range(1,26):
    #读取垃圾邮件
    #wordList = textParse(open('D:/work/python/email/spam/%d.txt' % i).read())
    wordList = textParse(open('D:/machine learning/python/bayes/email/spam/%d.txt' % i).read())
    #docList按篇存放文章
    docList.append(wordList)
    #fullText邮件内容存放到一起
    fullText.extend(wordList)
    #垃圾邮件类别标记为1
    classList.append(1)

    #读取正常邮件
    #wordList = textParse(open('D:/work/python/email/ham/%d.txt' % i).read())
    wordList = textParse(open('D:/machine learning/python/bayes/email/ham/%d.txt' % i).read())
    docList.append(wordList)
    fullText.extend(wordList)
    #正常邮件类别标记为0
    classList.append(0)

  #创建词典
  vocabList = createVocabList(docList)
  #训练集共50篇文章
  trainingSet = range(50);
  #创建测试集
  testSet=[]
  #随机选取10篇文章为测试集，测试集中文章从训练集中删除
  for i in range(10):
    #0-50间产生一个随机数
    randIndex = int(random.uniform(0,len(trainingSet)))
    #从训练集中找到对应文章，加入测试集中
    testSet.append(trainingSet[randIndex])
    #删除对应文章
    del(trainingSet[randIndex]) 

  #准备数据，用于训练分类器
  trainMat=[]; #训练数据
  trainClasses = [] #类别标签

  #遍历训练集中文章数据
  for docIndex in trainingSet:
    #每篇文章转为词袋向量模型，存入trainMat数据矩阵中
    trainMat.append(bagOfWords2VecMN(vocabList, docList[docIndex]))
    #trainClasses存放每篇文章的类别
    trainClasses.append(classList[docIndex])
  #训练分类器
  p0V,p1V,pSpam = trainNB0(array(trainMat),array(trainClasses))

  #errorCount记录测试数据出错次数
  errorCount = 0
  #遍历测试数据集，每条数据相当于一条文本
  for docIndex in testSet:
    #文本转换为词向量模型
    wordVector = bagOfWords2VecMN(vocabList, docList[docIndex])
    #模型给出的分类结果与本身类别不一致时，说明模型出错，errorCount数加1
    if classifyNB(array(wordVector),p0V,p1V,pSpam) != classList[docIndex]:
      errorCount += 1
      #输出出错的文章
      print "classification error",docList[docIndex]

  #输出错误率，即出错次数/总测试次数
  print 'the error rate is: ',float(errorCount)/len(testSet)

  #return vocabList,fullText

if __name__ == "__main__":

###**********************留言板数据：观察参数值start
###  #获取数据
  listOPosts,listClasses = loadDataSet()
#  #构建词汇表
  myVocabList = createVocabList(listOPosts)
  print 'myVocabList=',myVocabList
  print 'result=',setOfWords2Vec(myVocabList, listOPosts[0])
  trainMat = []
  for postinDoc in listOPosts:
    #构建训练矩阵
    trainMat.append(setOfWords2Vec(myVocabList, postinDoc))
  p0Vect,p1Vect,pAbusive = trainNB0(trainMat, listClasses)
  print 'p0Vect='
  print p0Vect
  print 'p1Vect='
  print p1Vect
  print 'pAbusive='
  print pAbusive
  print 'trainMatrix='
  print trainMat
  print 'listClasses=',listClasses
###**********************留言板数据：观察参数值end  

##  #测试留言板文档
  print'==================================='
  testingNB()

#***********************垃圾邮件
##  #垃圾邮件分类
  print'=======spam filtering============='
  spamTest()

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。