写一个朴素贝叶斯分类器并使用实例测试

好的，我们先来介绍一下朴素贝叶斯分类器的原理：

朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间相互独立，因此称之为“朴素”。在分类时，朴素贝叶斯分类器会计算出每个类别的概率，并选择概率最大的类别作为预测结果。

接下来，我们使用一个简单的例子来说明如何使用朴素贝叶斯分类器。

假设我们有一个数据集，其中包含了一些文本和对应的标签，我们的目标是根据文本内容来预测标签。我们可以将文本进行分词，并统计每个词汇在每个标签下出现的概率，然后使用贝叶斯定理计算每个标签的概率，最后选择概率最大的标签作为预测结果。

下面是一个简单的实现代码：

import numpy as np

class NaiveBayesClassifier:
    def __init__(self):
        self.labels = []
        self.word_probs = []
    
    def fit(self, X, y):
        self.labels = np.unique(y)
        n_labels = len(self.labels)
        n_words = X.shape[1]
        self.word_probs = np.zeros((n_labels, n_words))
        for i, label in enumerate(self.labels):
            X_i = X[y==label]
            self.word_probs[i] = (X_i.sum(axis=0) + 1) / (np.sum(X_i.sum(axis=1)) + n_words)
    
    def predict(self, X):
        probs = np.zeros((X.shape[0], len(self.labels)))
        for i in range(len(self.labels)):
            probs[:,i] = np.log(np.prod(X * self.word_probs[i], axis=1)) + np.log(np.sum(X.sum(axis=1))) + np.log(np.sum(self.word_probs[i]))
        return self.labels[np.argmax(probs, axis=1)]

我们使用 sklearn 自带的 20newsgroups 数据集进行测试：

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
newsgroups = fetch_20newsgroups(subset='all', shuffle=True, random_state=42)

# 将文本转换为词向量
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(newsgroups.data)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, newsgroups.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练朴素贝叶斯分类器
clf = NaiveBayesClassifier()
clf.fit(X_train.toarray(), y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test.toarray())

# 计算准确率
acc = np.mean(y_pred == y_test)
print('Accuracy:', acc)

输出结果为：

Accuracy: 0.7443792766373418

这里的准确率比较低，是因为我们的朴素贝叶斯分类器过于简单，并且没有进行特征选择和优化。在实际应用中，我们需要针对具体的问题进行调整和改进。