大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
1.朴素贝叶斯简介
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一个基于贝叶斯理论的分类器。它会单独考量每一唯独特征被分类的条件概率，进而综合这些概率并对其所在的特征向量做出分类预测。
因此，朴素贝叶斯的基本数据假设是：各个维度上的特征被分类的条件概率之间是相互独立的。它经常被应用在文本分类中，包括互联网新闻的分类，垃圾邮件的筛选。
2.例子：新闻分类
数据：18846条新闻，标签为0-19个数字，一共20类。
某个样本：
From: Mamatha Devineni Ratnam <mr47+@andrew.cmu.edu>
Subject: Pens fans reactions
Organization: Post Office, Carnegie Mellon, Pittsburgh, PA
Lines: 12
NNTP-Posting-Host: po4.andrew.cmu.edu
I am sure some bashers of Pens fans are pretty confused about the lack
of any kind of posts about the recent Pens massacre of the Devils. Actually,
I am bit puzzled too and a bit relieved. However, I am going to put an end
to non-PIttsburghers’ relief with a bit of praise for the Pens. Man, they
are killing those Devils worse than I thought. Jagr just showed you why
he is much better than his regular season stats. He is also a lot
fo fun to watch in the playoffs. Bowman should let JAgr have a lot of
fun in the next couple of games since the Pens are going to beat the pulp out of Jersey anyway. I was very disappointed not to see the Islanders lose the final
regular season game. PENS RULE!!!
代码：
#coding=utf-8 from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups # 从sklearn.datasets里导入新闻数据抓取器 fetch_20newsgroups from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 从sklearn.feature_extraction.text里导入文本特征向量化模块 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # 从sklean.naive_bayes里导入朴素贝叶斯模型 from sklearn.metrics import classification_report #1.数据获取 news = fetch_20newsgroups(subset='all') print len(news.data) # 输出数据的条数：18846 #2.数据预处理：训练集和测试集分割，文本特征向量化 X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(news.data,news.target,test_size=0.25,random_state=33) # 随机采样25%的数据样本作为测试集 #print X_train[0] #查看训练样本 #print y_train[0:100] #查看标签 #文本特征向量化 vec = CountVectorizer() X_train = vec.fit_transform(X_train) X_test = vec.transform(X_test) #3.使用朴素贝叶斯进行训练 mnb = MultinomialNB() # 使用默认配置初始化朴素贝叶斯 mnb.fit(X_train,y_train) # 利用训练数据对模型参数进行估计 y_predict = mnb.predict(X_test) # 对参数进行预测 #4.获取结果报告 print 'The Accuracy of Naive Bayes Classifier is:', mnb.score(X_test,y_test) print classification_report(y_test, y_predict, target_names = news.target_names)
运行结果：
![[python机器学习及实践(2)]Sklearn实现朴素贝叶斯](https://images2018.cnblogs.com/blog/1208874/201807/1208874-20180718104506702-557974508.png)
![[python机器学习及实践(2)]Sklearn实现朴素贝叶斯](https://javaforall.net/wp-content/uploads/2020/11/2020110817443450.jpg)
分析：
![[python机器学习及实践(2)]Sklearn实现朴素贝叶斯](https://images2018.cnblogs.com/blog/1208874/201807/1208874-20180718104713365-281614369.png)
3.补充：文本特征向量化
朴素贝叶斯模型去给文本数据分类，就必须对文本数据进行处理。
处理的流程一般是：
- 对文本分词(作为特征)
- 统计各词在句子中是否出现(词集模型）
- 统计各词在句子中出现次数(词袋模型）
- 统计各词在这个文档的TFIDF值（词袋模型+IDF值）
文本特征向量化方法有：
（1）词集模型：one-hot编码向量化文本；
（2）词袋模型+IDF：TFIDF向量化文本；
（3）哈希向量化文本。
具体的原理如下：
1.one-hot表示法先将文本数据集中不重复的单词提取出来，得到一个大小为V的词汇表。然后用一个V维的向量来表示一个文章，向量中的第d个维度上的1表示词汇表中的第d个单词出现在这篇文章中。
如果文本数据集太大，那么得到的词汇表中可能存在几千个单词，这样会文本的维度太大，不仅会导致计算时间增加，而且带来了稀疏问题（one-hot矩阵中大多数元素都是0）。因此，我们通常在计算词汇表的时候，会排除那些出现次数太少的单词，从而降低文本维度。
2.tf-idf (term frequency–inverse document frequency)，不仅考虑了单词在文章中的出现次数，还考虑了其在整个文本数据集中的出现次数。TF-IDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力。
3.TfidfVectorizer在执行时，需要先将词袋矩阵放入内存，再计算各位置单词的TFIDF值，如果词袋维度大，将占用过多内存，效率低，此时可以使用哈希向量化。哈希向量化可以缓解TfidfVectorizer在处理高维文本时内存消耗过大的问题。
参考：
1.https://www.jianshu.com/p/dcc27a28b3f4
2.https://blog.csdn.net/juanqinyang/article/details/58222264
转载于:https://www.cnblogs.com/youngsea/p/9327972.html
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