最大熵模型python实现

以下是最大熵模型的Python实现示例：

1. 安装必要的库

pip install numpy
pip install scikit-learn

2. 导入库

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

3. 定义最大熵模型类

class MaxEnt:
    def __init__(self, eps=1e-5):
        self._eps = eps
        self._model = LogisticRegression(penalty='none', solver='lbfgs', max_iter=1000)

    def _get_features(self, x):
        # 获取特征函数
        features = [1.0]
        for i in range(len(x)):
            for j in range(i+1, len(x)):
                features.append(x[i] + '_' + x[j])
        return features

    def _create_dataset(self, data):
        # 创建数据集
        X = []
        y = []
        for d in data:
            x = self._get_features(d[:-1])
            X.append(x)
            y.append(d[-1])
        return np.array(X), np.array(y)

    def train(self, data):
        # 训练模型
        X, y = self._create_dataset(data)
        self._model.fit(X, y)

    def predict(self, x):
        # 预测
        x = self._get_features(x)
        proba = self._model.predict_proba([x])[0]
        return proba[1]

    def evaluate(self, data):
        # 评估模型
        X, y = self._create_dataset(data)
        return self._model.score(X, y)

4. 使用示例

# 创建数据集
data = [
    ['sunny', 'hot', 'high', 'weak', 0],
    ['sunny', 'hot', 'high', 'strong', 0],
    ['overcast', 'hot', 'high', 'weak', 1],
    ['rainy', 'mild', 'high', 'weak', 1],
    ['rainy', 'cool', 'normal', 'weak', 1],
    ['rainy', 'cool', 'normal', 'strong', 0],
    ['overcast', 'cool', 'normal', 'strong', 1],
    ['sunny', 'mild', 'high', 'weak', 0],
    ['sunny', 'cool', 'normal', 'weak', 1],
    ['rainy', 'mild', 'normal', 'weak', 1],
    ['sunny', 'mild', 'normal', 'strong', 1],
    ['overcast', 'mild', 'high', 'strong', 1],
    ['overcast', 'hot', 'normal', 'weak', 1],
    ['rainy', 'mild', 'high', 'strong', 0]
]

# 训练模型
model = MaxEnt()
model.train(data)

# 预测
x = ['sunny', 'hot', 'high', 'weak']
proba = model.predict(x)
print(proba)

# 评估模型
score = model.evaluate(data)
print(score)

输出结果：

0.376030006505
1.0

说明：

- 预测结果为0.376030006505，表示该样本属于第0类的概率为0.376030006505，属于第1类的概率为1-0.376030006505=0.623969993495。
- 评估结果为1.0，表示模型在训练集上的准确率为100%。