泊松贝叶斯 python

朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。在Python中，可以使用泊松贝叶斯（Poisson Naive Bayes）来进行分类任务。

在给定训练数据集的情况下，泊松贝叶斯算法通过计算先验概率和条件概率来进行分类预测。训练过程中，先计算各类别的先验概率（class_prior）和条件概率（prior），然后在预测过程中，根据输入特征的条件概率和先验概率来计算后验概率，并选择具有最大后验概率的类别作为预测结果。

具体而言，泊松贝叶斯算法的训练过程可以通过以下代码实现：

def nb_fit(X, y):
    classes = y.unique()
    class_count = y.value_counts()
    class_prior = class_count / len(y)
    prior = dict()
    for col in X.columns:
        for j in classes:
            p_x_y = X[(y == j).values][col].value_counts()
            for i in p_x_y.index:
                prior[(col, i, j)] = p_x_y[i] / class_count[j]
    return classes, class_prior, prior

而预测函数则可以通过以下代码实现：

def predict(X_test):
    result = dict()
    for c in classes:
        p_y = class_prior[c]
        p_x_y = 1
        for i in X_test.items():
            p_x_y *= prior[tuple(list(i) + [c])]
        result[c] = p_y * p_x_y
    return result

在使用泊松贝叶斯算法进行分类时，可以先利用训练集调用nb_fit函数计算得到先验概率和条件概率，然后使用predict函数对测试集进行分类预测。