通过贝叶斯算法对好评坏评分类的matlab代码
时间: 2023-07-05 08:19:13 浏览: 45
以下是一个基于贝叶斯算法的好评坏评分类的 Matlab 代码示例:
```matlab
% 假设有一个包含好评和坏评的数据集,其中每个评论都被分为一个类别(好评或坏评)
% 该数据集已经被分成训练集和测试集
% 假设我们已经将评论转换为一个词袋,其中每个单词表示为一个特征
% 计算先验概率
prior_good = sum(train_labels == 1) / length(train_labels);
prior_bad = sum(train_labels == 0) / length(train_labels);
% 计算条件概率
% 假设我们使用多项式模型来计算条件概率
% 假设我们使用拉普拉斯平滑来避免概率为零的情况
% 计算单词在好评中出现的次数
good_counts = sum(train_data(train_labels == 1, :), 1) + 1;
% 计算好评中单词的总数
good_total = sum(good_counts);
% 计算每个单词在好评中的条件概率
prob_good_given_word = good_counts / good_total;
% 计算单词在坏评中出现的次数
bad_counts = sum(train_data(train_labels == 0, :), 1) + 1;
% 计算坏评中单词的总数
bad_total = sum(bad_counts);
% 计算每个单词在坏评中的条件概率
prob_bad_given_word = bad_counts / bad_total;
% 对测试集进行分类
% 假设我们使用对数概率来避免下溢
% 对于每个评论,计算它在好评和坏评中的对数概率
log_prob_good = sum(log(prob_good_given_word) .* test_data, 2) + log(prior_good);
log_prob_bad = sum(log(prob_bad_given_word) .* test_data, 2) + log(prior_bad);
% 将对数概率转换为实际概率
prob_good = exp(log_prob_good);
prob_bad = exp(log_prob_bad);
% 将概率转换为类别
predicted_labels = prob_good > prob_bad;
```
请注意,此代码仅为示例,实际使用时可能需要进行修改和调整。
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