贝叶斯分类python代码实例

时间: 2023-12-05 11:41:21 浏览: 26
以下是一个简单的贝叶斯分类的Python代码实例: ```python import re import random def loadDataSet(): """ 创建数据集,用于训练和测试 """ postingList = [['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'], ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'], ['my', 'dalmation', 'is', 'so', 'cute', 'I', 'love', 'him'], ['stop', 'posting', 'stupid', 'worthless', 'garbage'], ['mr', 'licks', 'ate', 'my', 'steak', 'how', 'to', 'stop', 'him'], ['quit', 'buying', 'worthless', 'dog', 'food', 'stupid']] classVec = [0, 1, 0, 1, 0, 1] # 1代表侮辱性文字,0代表正常言论 return postingList, classVec def createVocabList(dataSet): """ 创建一个包含在所有文档中出现的不重复词的列表 """ vocabSet = set([]) for document in dataSet: vocabSet = vocabSet | set(document) return list(vocabSet) def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet): """ 将文档转换为词向量 """ returnVec = [0] * len(vocabList) for word in inputSet: if word in vocabList: returnVec[vocabList.index(word)] = 1 else: print("the word: %s is not in my Vocabulary!" % word) return returnVec def trainNB0(trainMatrix, trainCategory): """ 训练朴素贝叶斯分类器 """ numTrainDocs = len(trainMatrix) numWords = len(trainMatrix[0]) pAbusive = sum(trainCategory) / float(numTrainDocs) p0Num = ones(numWords) p1Num = ones(numWords) p0Denom = 2.0 p1Denom = 2.0 for i in range(numTrainDocs): if trainCategory[i] == 1: p1Num += trainMatrix[i] p1Denom += sum(trainMatrix[i]) else: p0Num += trainMatrix[i] p0Denom += sum(trainMatrix[i]) p1Vect = log(p1Num / p1Denom) p0Vect = log(p0Num / p0Denom) return p0Vect, p1Vect, pAbusive def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1): """ 使用朴素贝叶斯分类器进行分类 """ p1 = sum(vec2Classify * p1Vec) + log(pClass1) p0 = sum(vec2Classify * p0Vec) + log(1.0 - pClass1) if p1 > p0: return 1 else: return 0 def testingNB(): """ 测试朴素贝叶斯分类器 """ listOPosts, listClasses = loadDataSet() myVocabList = createVocabList(listOPosts) trainMat = [] for postinDoc in listOPosts: trainMat.append(setOfWords2Vec(myVocabList, postinDoc)) p0V, p1V, pAb = trainNB0(array(trainMat), array(listClasses)) testEntry = ['love', 'my', 'dalmation'] thisDoc = array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry)) print(testEntry, 'classified as: ', classifyNB(thisDoc, p0V, p1V, pAb)) testEntry = ['stupid', 'garbage'] thisDoc = array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry)) print(testEntry, 'classified as: ', classifyNB(thisDoc, p0V, p1V, pAb)) if __name__ == '__main__': testingNB() ```

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