朴素贝叶斯算法
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Ljt 勿忘初心 无畏未来
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朴素贝叶斯分类法是一种生成学习算法。
假设：在y给定的条件下，各特征X之间是相互独立的，即满足 ： P(x,x.....x| y)=∏ P(x| y) (该算法朴素的体现之处)
原理： 贝叶斯公式
思想：对于待分类样本，求出在该样本的各特征出现的条件下，其属于每种类别的概率（P(Y|X)），哪种类别的概率大就将该样本判别为哪一种类别。
（P(X)为x的先验概率，与Y无关，在具体计算是分母可以直接忽略，只计算分子）
P(x| y)的估计
（1）特征属性为离散值
直接用每一类别中各名录出现的频率作为其概率值P(x|y)
（2）特征属性为连续性值
假设特征属性服从正太分布，用各类别的样本均值及标准差作为正态分布的参数。
Laplace 平滑
在训练样本中，某一特征的属性值可能没有出现，为了保证一个属性出现次数为0时，能够得到一个很小但是非0的概率值。
在计算P(x|y)时分子加上 P*U ; 分母加上 U 。
其中P表示x 出现的先验概率，数值较大的U表示这些先验值是比较重要的，数值较小的U表示这些先验值的影响较小；
一般情况下，P=1/N . (N为该特征所含有的属性类的数目)
R实现
包：e1071 ； 函数：naiveBayes
>
> library(e1071)
> head(iris)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
> classifier<-naiveBayes(iris[,c(1:4)],iris[,5])
> classifier Naive Bayes Classifier for Discrete Predictors Call:
naiveBayes.default(x = iris[, c(1:4)], y = iris[, 5]) A-priori probabilities:
iris[, 5]
setosa versicolor virginica
0.3333333 0.3333333 0.3333333 Conditional probabilities:
Sepal.Length
iris[, 5] [,1] [,2]
setosa 5.006 0.3524897
versicolor 5.936 0.5161711
virginica 6.588 0.6358796 Sepal.Width
iris[, 5] [,1] [,2]
setosa 3.428 0.3790644
versicolor 2.770 0.3137983
virginica 2.974 0.3224966 Petal.Length
iris[, 5] [,1] [,2]
setosa 1.462 0.1736640
versicolor 4.260 0.4699110
virginica 5.552 0.5518947 Petal.Width
iris[, 5] [,1] [,2]
setosa 0.246 0.1053856
versicolor 1.326 0.1977527
virginica 2.026 0.2746501 > #A-priori probabilities 为 样本中个类别出现的频率
> #Conditional probabilities （该样本的特征属于连续型值）该值表示各特征在各类别上的服从正太分布下的均值和标准差
>
>
>
> #检验分类器效果
> table(predict(classifier,iris[,-5]),iris[,5]) setosa versicolor virginica
setosa 50 0 0
versicolor 0 47 3
virginica 0 3 47
>
> #构造新数据并进行预测
> newdata<-data.frame(Sepal.Length=5, Sepal.Width=2.3, Petal.Length=3.3, Petal.Width=1)
> predict(classifier,newdata)
[1] versicolor
Levels: setosa versicolor virginica
>
>