用伪代码实现朴素贝叶斯算法
时间: 2023-10-13 12:16:15 浏览: 85
好的,下面是朴素贝叶斯算法的伪代码实现:
```
# 训练集数据预处理
X_train, y_train = preprocess(X_train, y_train)
# 计算先验概率
prior_prob = calc_prior_prob(y_train)
# 计算条件概率
cond_prob = calc_cond_prob(X_train, y_train)
# 预测分类
y_pred = []
for x in X_test:
probs = []
for c in classes:
# 计算属于类别 c 的概率
prob_c = prior_prob[c]
for i in range(len(x)):
# 计算特征 i 在类别 c 下的条件概率
prob_c *= cond_prob[c][i][x[i]]
probs.append(prob_c)
# 选择概率最大的类别作为预测分类
y_pred.append(classes[np.argmax(probs)])
# 计算准确率等指标
accuracy = calc_accuracy(y_test, y_pred)
```
其中,`preprocess`函数用于对训练集进行数据预处理,例如将文本转化为向量;`calc_prior_prob`函数用于计算不同类别的先验概率;`calc_cond_prob`函数用于计算不同特征在不同类别下的条件概率;`calc_accuracy`函数用于计算模型的准确率等指标。
在预测分类时,对于每个测试数据,我们计算其属于不同类别的概率,并选择概率最大的类别作为预测分类。具体地,我们先计算属于类别 c 的概率 `prob_c`,然后对于每个特征 i,计算特征 i 在类别 c 下的条件概率,最后将所有概率相乘得到属于类别 c 的综合概率。重复以上步骤对于所有类别,选择概率最大的类别作为预测分类。
以上是朴素贝叶斯算法的伪代码实现,希望对你有所帮助。