朴素贝叶斯模型教学内容
朴素贝叶斯分类课件
缺点：对异常值和离散特征处理不佳。
01
02
03
04
01
多项式分布假设：朴素贝叶斯分类器假设特征符合多项式分布。
02
数学模型：基于多项式分布的朴素贝叶斯分类器使用以下数学模型进行分类
03
特征概率密度函数为多项式分布。
通过贝叶斯定理计算样本属于每个类别的概率。
缺点：对连续数值特征处理不佳，参数估计困难。
特征编码
03
对特征进行标准化、归一化等预处理，以提高分类器的性能。
特征预处理
根据任务需求和数据特性，调整朴素贝叶斯分类器的超参数，如平滑参数、先验概率等。
通过交叉验证来评估不同超参数组合下的分类器性能，以选择最佳参数组合。
调整分类器参数
使用交叉验证
利用多核CPU或GPU进行并行计算，以提高分类器的训练速度。
对噪声数据敏感
如果数据集中存在噪声或者异常值，朴素贝叶斯分类器的性能可能会受到影响。
对连续特征的处理
朴素贝叶斯分类器通常只能处理离散特征，对于连续特征需要进行离散化或者采用其他方法进行处理。
05
CHAPTER
朴素贝叶斯分类器的应用场景与实例
朴素贝叶斯分类器在文本分类任务中表现出色，例如垃圾邮件、情感分析、新闻分类等。
01
02
高斯朴素贝叶斯假定特征符合高斯分布（正态分布），而多项式朴素贝叶斯则假定特征服从多项式分布。
朴素贝叶斯算法可以分为两类：高斯朴素贝叶斯和多项式朴素贝叶斯。
它是一种基于概率的分类方法，对于缺失数据和异常值具有较好的鲁棒性。
朴素贝叶斯算法在文本分类、情感分析、图像分类等自然语言处理和计算机视觉领域都有广泛的应用。
定义
03
CHAPTER
朴素贝叶斯分类算法演示
基本概念
与ID3分类算法相关的基本概念包括：
信息熵 信息增益
信息熵
熵(entropy,也称信息熵)用来度量一个属性的信 息量。
假定S为训练集，S的目标属性C具有m个可能的类标 号值，C={C1,C2,…,Cm}，假定训练集S中，Ci在所 有样本中出现的频率为 (i=1,2,3,…,m)，则该训练集S 所包含的信息熵定义为：
Single Married Single Married
125K 100K 70K 120K
婚姻状态
Single, Divorced Married NO > 80K YES
Divorced 95K Married 60K
年收入
< 80K NO
Divorced 220K Single Married Single 85K 75K 90K
分类与回归的区别
分类和回归都有预测的功能，但是：
分类预测的输出为离散或标称的属性； 回归预测的输出为连续属性值；
分类与回归的例子：
预测未来某银行客户会流失或不流失，这是分类任务； 预测某商场未来一年的总营业额，这是回归任务。
分类的步骤
分类的过程描述如下：
1)首先将数据集划分为2部分：训练集和测试集。 2) 第一步：对训练集学习，构建分类模型。
回归分析
回归分析可以对预测变量和响应变量之间的 联系建模。
在数据挖掘环境下，预测变量是描述样本的感兴 趣的属性，一般预测变量的值是已知的，响应变 量的值是我们要预测的。当响应变量和所有预测 变量都是连续值时，回归分析是一个好的选择。
朴素贝叶斯模型,策略,算法
朴素贝叶斯模型,策略,算法朴素贝叶斯模型（Naive Bayes Model）是一种基于贝叶斯定理和特征独立性假设的概率分类模型。
它是一种简单但强大的分类算法，在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域中具有广泛应用。
本文将详细介绍朴素贝叶斯模型的概念、原理、策略和算法。
1.朴素贝叶斯模型的概念朴素贝叶斯模型是基于贝叶斯定理的一种分类算法。
贝叶斯定理是概率论中的重要定理，描述了已知某些条件下发生某事件的概率，通过先验概率和条件概率来计算后验概率。
朴素贝叶斯模型假设样本的各个特征都是相互独立的，即特征之间没有依赖关系。
2.朴素贝叶斯模型的原理假设训练数据集为D，特征向量为x = (x1, x2, ..., xn)，对应的类别为y。
朴素贝叶斯模型的目标是，根据训练数据集构建条件概率分布P(y|x1, x2, ..., xn)，即给定特征x1, x2, ..., xn的情况下，各个类别y的条件概率。
根据贝叶斯定理，可以将条件概率分布表示为：P(y|x1, x2, ..., xn) = P(x1, x2, ..., xn|y) * P(y) / P(x1, x2, ..., xn)由于我们的目标是找到使后验概率最大的类别y，可以将分母P(x1, x2, ..., xn)省略，因为它对所有类别都是一样的。
因为朴素贝叶斯模型假设特征之间相互独立，可以将条件概率分布进一步简化为：P(y|x1, x2, ..., xn) = P(x1|y) * P(x2|y) * ... * P(xn|y)* P(y)其中，P(xk|y)表示在类别y的情况下特征xk出现的概率。
为了判断新样本的类别，根据上述公式，计算每个类别的后验概率，选取后验概率最大的类别作为预测结果。
3.朴素贝叶斯模型的策略朴素贝叶斯模型在构建条件概率分布时，需要估计各个特征在各个类别下的概率。
通常采用的策略有拉普拉斯平滑（Laplace Smoothing）和最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）。
朴素贝叶斯方法PPT课件
个贝叶斯网络中，节点集合 XX1, ,Xn，则
其联合概率分布P(X)是此贝叶斯网络中所有条
件分布的乘积：PX n PXi |i i1
2020/11/12
知识管理与数据分析实验室
13
二、贝叶斯网络 定义
A P 1
PX1 |1 B
C PX2 |1
• 这是一个最简单的包含3个节点的贝叶斯网络。其
• 贝叶斯网络适用于表达和分析不确定性和 概率性事件，应用于有条件地依赖多种控 制因素的决策过程，可以从不完全、不精 确或不确定的知识或信息中做出推理。
2020/11/12
知识管理与数据分析实验室
9
二、贝叶斯网络 引言
• 贝叶斯网络由Judea Pearl于1988年提出， 最初主要用于处理人工智能中的不确定信 息。
2020/11/12
知识管理与数据分析实验室
6
一、贝叶斯法则 算例
• 利用贝叶斯公式建模：
– 前提条件：设M是高阻挠成本类型为X1,低阻挠 成本类型为X2；
– 结果：M对K进行阻挠为A; – 所求概率即为在已知结果 A的情况下，推断条
件为X1的后验概率 P X1 | A;
– 已知 PA| X1 为0.2，PA| X2 为1，P(X1) 为0.7，P(X2)为0.3。
• 即,根据实际市场的运作情况，企业K可判 断企业M为高阻挠成本类型的概率为0.32， 换句话说，企业M更可能属于低阻挠成本类 型。
2020/11/12
知识管理与数据分析实验室
8
二、贝叶斯网络 引言
• 贝叶斯网络又称为信度网络，是基于概率 推理的图形化网络。它是贝叶斯法则的扩 展，而贝叶斯公式则是这个概率网络的基 础。
《智能投资：方法与策略》第7章 朴素贝叶斯分类选股模型
➢该假设的引入，一方面降低了参数估计的复杂度，另一方面也避免了由
于样本稀疏带来的问题，能适用于样本较少的情况；
➢但同时也牺牲了一定的分类准确率。
➢由于假设思想非常简单粗暴，朴素（Naive）贝叶斯法也由此得名。
根据该假设，条件概率分布可写为：
P( X x | Y ck ) P( X (1) x (1) ,
朴素贝叶斯法的学习
总结来说，朴素贝叶斯法通过训练数据集学习以下先验概率分布
及条件概率分布，最终学习到联合概率分布 。
➢先验概率分布:
➢条件概率分布:
P(Y ck ), k 1, 2,
P( X x | Y ck ) P ( X (1) x (1) ,
K
, X ( n ) x ( n ) | Y ck ), k 1, 2,
类当中。
一、朴素贝叶斯法的学习与分类
假设输入空间 R 为n维向量的集合，输出空间
为类标记集合 {c1 , c2 , , cK } ,输入为特征向量 x ，
输出为类标记（class label） y 。
n
➢X是定义在输入空间 上的随机向量，Y是定义在输出
空间
上的随机变量。P(X,Y)是X和Y的联合概率分布。
pd.set_option('display.max_rows', None)
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
朴素贝叶斯模型训练过程
朴素贝叶斯模型训练过程朴素贝叶斯模型是一种常用的分类算法，其训练过程包括数据预处理、特征提取、参数估计和模型评估几个关键步骤。
本文将详细介绍朴素贝叶斯模型的训练过程。
一、数据预处理在进行朴素贝叶斯模型训练之前，需要对原始数据进行预处理。
数据预处理的目标是将原始数据转化为模型能够处理的格式，并且保留有用的信息。
常见的数据预处理步骤包括数据清洗、数据集划分和特征选择等。
1. 数据清洗数据清洗是指对原始数据进行去除噪声、缺失值处理等操作，以保证数据的质量和完整性。
常见的数据清洗方法包括删除缺失值、处理异常值和重复值等。
2. 数据集划分数据集划分是将原始数据集划分为训练集和测试集两部分，用于模型的训练和评估。
通常将数据集按照一定比例划分，如常用的7:3或者8:2的比例。
3. 特征选择特征选择是从原始数据中选择出对分类有用的特征。
常见的特征选择方法包括过滤式特征选择、包裹式特征选择和嵌入式特征选择等。
二、特征提取特征提取是将原始数据转化为模型能够处理的特征向量。
朴素贝叶斯模型假设特征之间相互独立，因此需要对原始数据进行特征提取，将其转化为满足独立性假设的特征向量。
常见的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF模型和词向量模型等。
词袋模型将文本表示为词频向量，TF-IDF模型考虑了词频和文档频率，而词向量模型将每个词表示为一个向量。
三、参数估计参数估计是利用训练数据估计朴素贝叶斯模型中的参数。
在朴素贝叶斯模型中，参数估计包括先验概率的估计和条件概率的估计。
1. 先验概率的估计先验概率是指在没有任何证据的情况下，某个类别出现的概率。
在训练过程中，通过统计训练集中每个类别的样本数量，计算出每个类别的先验概率。
2. 条件概率的估计条件概率是指在已知某个类别的情况下，某个特征出现的概率。
在训练过程中，通过统计训练集中每个特征在每个类别下的样本数量，计算出每个特征在每个类别下的条件概率。
四、模型评估模型评估是对训练得到的朴素贝叶斯模型进行评估和调优。
朴素贝叶斯分类模型训练与保存
朴素贝叶斯分类模型训练与保存
朴素贝叶斯分类模型是一种常用的机器学习算法，可以用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等任务。
本文将介绍朴素贝叶斯分类模型的训练与保存。
1. 数据预处理
在进行朴素贝叶斯分类模型的训练之前，需要进行数据预处理。
首先需要将文本数据转换成数字表示，例如使用词袋模型将文本转换成向量。
同时还需要将数据集分成训练集和测试集，以便后续进行模型评估。
2. 模型训练
在进行模型训练时，需要先定义一个朴素贝叶斯分类器的实例，然后使用训练数据对模型进行训练。
在训练过程中，模型会统计每个类别和每个特征的出现次数，并计算出每个类别下每个特征的条件概率。
3. 模型保存
在模型训练完成后，可以将训练好的模型保存到文件中，以便后续使用。
可以使用Python中的pickle库将模型保存到磁盘中，也可以使用其他格式保存模型，例如JSON、XML等。
4. 模型预测
在进行模型预测时，需要加载之前保存的模型文件，并使用测试数据对模型进行预测。
预测结果可以使用混淆矩阵、精度、召回率等指标进行评估。
总结
朴素贝叶斯分类模型是一种简单有效的分类算法，可以用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等任务。
在进行模型训练时，需要进行数据预处理、定义模型实例并使用训练数据进行训练。
训练完成后，可以将模型保存到文件中，以便后续使用。
在进行模型预测时，需要加载之前保存的模型文件，并使用测试数据对模型进行预测。
朴素贝叶斯知识点概括
朴素贝叶斯知识点概括
1. 简述
贝叶斯是典型的⽣成学习⽅法
对于给定的训练数据集，⾸先，基于特征条件独⽴假设，学习输⼊/输出的联合概率分布；然后，基于此模型，对于给定的输⼊x，根据贝叶斯定理求后验概率最⼤的输出y
术语说明：
特征条件独⽴假设：⽤于分类的特征在类确定的条件下都是条件独⽴的。
这⼀假设⼤⼤减少模型包含的条件概率数量，简化了贝叶斯⽅法的学习与预测
联合概率分布：即先验概率和条件概率（条件独⽴性假设，重要知识点）
学习联合概率分布的⽅法：学习就是指估计先验概率和条件概率，具体⽅法有极⼤似然估计、贝叶斯估计（贝叶斯估计是为了避免极⼤似然估计出现概率为0的情况，影响计算）
后验概率最⼤：等价于期望风险最⼩化
2 条件概率的估计
计算出各个划分的条件概率是朴素贝叶斯分类的关键，当特征是离散值时，统计出现频率即可，下⾯讨论连续值的情况
当特征属性为连续值时，通常假定其值服从⾼斯分布（也称正态分布）。
即：
⽽
因此只要计算出训练样本中各个类别中此特征项划分的各均值和标准差，代⼊上述公式即可得到需要的估计值
优缺点
优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题
缺点：对于输⼊数据的准备⽅式较为敏感。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
F1: 日志数量/注册天数 F2: 好友数量/注册天数 F3: 是否使用真实头像（真实头像为1，非真实头像为0）
F1 = 0.1 , F2 = 0.2 , F3 = 0
请问该账号是真实账号
P(F1|C)P(F2|C)P(F3|C)P(C)
解决这个问题的方法一般是建立一个属性模型,对于不相互独立的属性,把他们 单独处理。例如中文文本分类识别的时候，我们可以建立一个字典来处理一 些词组。如果发现特定的问题中存在特殊的模式属性，那么就单独处理。
这样做也符合贝叶斯概率原理，因为我们把一个词组看作一个单独的模式， 例如英文文本处理一些长度不等的单词，也都作为单独独立的模式进行处理， 这是自然语言与其他分类识别问题的不同点。
P(感冒|打喷嚏x建筑工人) = 0.66 x 0.33 x 0.5 / 0.5 x 0.33 = 0.66
朴素贝叶斯分类器的公式
假现设有某m个个类体别有（n项Ca特te征go（ryF）ea，tu分re别）为，C分1、别C为2、F1.、..、F2C、m.。..、贝F叶n。 斯分类器就是计算出概率最大的那个分类，也就是求下面这 个算式的最大值： P(C|F1F2...Fn) = P(F1F2...Fn|C)P(C) / P(F1F2...Fn)
定义
朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：给定目标值 时属性之间相互条件独立。
通过以上定理和“朴素”的假定，我们知道： P( Category | Document) = P ( Document | Category )
* P( Category) / P(Document)
详细内容
分类是将一个未知样本分到几个预先已知类的过程。数据分类问题的 解决是一个两步过程：第一步,建立一个模型，描述预先的数据集或概 念集。通过分析由属性描述的样本（或实例，对象等）来构造模型。 假定每一个样本都有一个预先定义的类，由一个被称为类标签的属性 确定。为建立模型而被分析的数据元组形成训练数据集，该步也称作 有指导的学习。
和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,或 NBC)发源 于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC 模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上， NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此， 这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不 成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。
2017-06-09
分类模型
最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model， NBM）
朴素贝叶斯模型
朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设 的分类方法
生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人 分类等等。
由于 P(F1F2...Fn) 对于所有的类别都是相同的，可以省略， 问题就变成了求： P(F1F2...Fn|C)P(C) 的最大值。
朴素贝叶斯分类器则是更进一步，假设所有特征都彼此独立， 因此：P(F1F2...Fn|C)P(C) = P(F1|C)P(F2|C) ... P(Fn|C)P(C)
实际计算先验概率时候，因为这些模式都是作为概率被程序计算，而不是自 然语言被人来理解，所以结果是一样的。
在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上 决策树模型。但这点有待验证，因为具体的问题不同，算法得出的结果不同， 同一个算法对于同一个问题，只要模式发生变化，也存在不同的识别性能。 这点在很多国外论文中已经得到公认，在机器学习一书中也提到过算法对于 属性的识别情况决定于很多因素，例如训练样本和测试样本的比例影响算法 的性能。
上式等号右边的每一项，都可以从统计资料中得到，由此就可以计算 出每个类别对应的概率，从而找出最大概率的那个类。
账号分类的例子
根据某社区网站的抽样统计，该站10000个账号中有89%为 真实账号（设为C0），11%为虚假账号（设为C1）。
C0 = 0.89 , C1 = 0.11
用统计资料判断一个账号的真实性
决策树对于文本分类识别，要看具体情况。在属性相关性较小时，NBC模型 的性能稍微良好。属性相关性较小的时候，其他的算法性能也很好，这是由 于信息熵理论决定的。
某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。
症状 打喷嚏 打喷嚏 头痛 头痛 打喷嚏 头痛
职业 护士 农夫 建筑工人 建筑工人 教师 教师
疾病 感冒 过敏 脑震荡 感冒 感冒 脑震荡
现在又来了第七个病人，是一个打喷嚏的建筑工人。请问他患上感冒的概率有多大？
根据贝叶斯定理： P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B)
P(感冒|打喷嚏x建筑工人) = P(打喷嚏x建筑工人|感冒) x P(感冒) / P(打喷嚏x建筑工人)
假定"打喷嚏"和"建筑工人"这两个特征是独立的
P(感冒|打喷嚏x建筑工人) = P(打喷嚏|感冒) x P(建筑工人|感冒) x P(感冒) / P(打喷嚏) x P(建筑工人)