机器学习（朴素贝叶斯，基于概率论的分类方法）
朴素贝叶斯-基于概率论的分类方法
===
简述
之前我们分别使用k-近邻算法、决策树来做出类别区分，给出该数据具体属于哪一类这类问题的明确答案，不过，分类器有时候会产生错误的结果，这时候可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果，同时给出这个猜测的概率估计值。
概率论是许多机器学习算法的基础，在学习决策树算法的时候，我们简单的接触了一下特征值的概率，先得到特征值的频次，然后除以数据集的实例总数。接下来我们会先学习一个简单的概率分类器，然后给出一些假设来学习文题朴素贝叶斯分类器。
基于贝叶斯决策理论的分类方法
优点：在数据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
适用数据类型：标称型
朴素贝叶斯，是贝叶斯决策理论的一部分，所以讲述朴素贝叶斯之前，有必要简单的了解一下贝叶斯决策理论。假设我们现在有一个数据集，它由两类数据组成：
假设有位读者找到了描述图中的两类数据的统计参数，我们现在用p1(x, y)标识数据点(x, y)属于类别1（上图中用圆点表示）的概率，用p2(x, y)表示点(x, y)属于类别2的概率，那么对于一个新的数据点(x, y)，可以用以下规则来判断它的类别：
- 如果 p1(x, y) > p2(x, y)，那么为类别1
- 如果 p2(x, y) > p1(x, y)，那么为类别2
也就是说，我们会选择概率高对应的类别，这就是贝叶斯决策论的核心思想，即选择具有最高概率的决策，而且话说回来，就用上图来说，如果使用该图中的整个数据使用6个浮点数来表示（整个数据由2类不同分布的数据构成，有可能只需要6个统计参数来描述），并且按照上面的公式计算只有2行代码，你会更倾向于哪种方法呢？
- 使用k-近邻算法，进行1000次距离计算
- 使用决策树算法，分别沿x轴，y轴划分数据
- 计算数据点属于每个类别的概率，并进行比较
使用决策树不会非常成功，而和简单的概率计算相比，k-近邻算法的计算量又太大，所以最佳选择还是其三。接下来，我们必须要了解p1以及p1的计算方法，为了能够计算p1与p2，有必要讨论一下条件概率。
条件概率
如果不了解概率与条件概率，那么看这小节可以帮助大家稍有理解，如果对条件概率很熟悉，那么直接跳过到下一个6号小标题吧。
假设，现在有一个装了7块儿石头的罐子，3块儿是灰色的，4块儿是黑色的，如果我们随机取出来一块儿，是灰色的概率是3/7，是黑色的概率是4/7.我们使用 p(gray) 来表示取到灰色石头的概率，其概率可以通过 灰色石头的数量/总数 来获得。那么，如果这7块儿石头放到2个桶里，概率又是多少呢？
要计算 p(gray) 或者 p(black) ，事先得知道石头所在桶的信息会不会改变结果，你有可能已经想到计算从B桶中取到灰色石头的概率的办法，这就是所谓的条件概率。假定计算的是从B桶取到灰色石头的概率，这个概率可以记作 p(gray|bucketB) ，我们称之为，在已知石头出自B桶的条件下，取出灰色石头的概率。不难得到，p(gray|bucketA) 的值为 2/4，p(gray|bucketB) 的值为 1/3。条件概率的计算公式如下：
p(gray | bucketB) = p(gray in bucketB) / p(bucketB)
解释一下：
- p(gray in bucketB)：用B桶中的灰色石头，除以两个桶的总石头数
- p(bucketB)：石头来自B桶的概率
另一种有效计算条件概率的方法称为贝叶斯准则，贝叶斯准则告诉我们如何交换条件概率中的条件与结果，即如果已知 p(x|c) ，要求得 p(c|x) ，那么可以使用下面的算方法：
p( c | x ) = p( x | c ) * p ( c ) / p( x )
下面我们来说，如何结合贝叶斯决策理论使用条件概率。
使用条件概率来分类
之前我们提到了 p(x, y) 如何判断类别，但是其实这并不是我们要看的核心内容，我们真正要处理的是 p( c1|x, y ) 和 p( c2|x, y ) ，他们的具体意义是：
- 给定某个由 x, y 表示的数据点，那么该数据来自类别 c1 的概率是多少。
注意这些概率与刚才给出的概率 p(x, y|c1)并不一样，不过可以使用贝叶斯准则来交换概率中的条件与结果，具体的，应用贝叶斯准则得到：
p( ci | x, y ) = p( x, y | ci ) * p( ci ) / p( x, y )
注：上述的i为下角标
使用这些定义，可以定义贝叶斯分类准则为：
- 如果 p( c1|x, y ) > p( c2|x, y ) ，那么属于类别c1
- 如果 p( c1|x, y ) < p( c2|x, y ) ，那么属于类别c2
使用贝叶斯准则，可以通过三个已知的概率值来计算未知的概率值，那么如何付诸实践呢？
使用朴素贝叶斯进行文档分类
机器学习的一个重要应用就是文档的自动分类，在分档分类中，整个文档是实例，比如说一封点子邮件，而电子邮件中的某些元素则构成特征。我们可以观察文档中出现的词，并把每个词的出现或者不出现作为一个特征，这样得到的特征数目就会跟词汇表中的词目一样多。朴素贝叶斯是上节介绍的贝叶斯分类器的一个扩展，是用于分档分类的常用算法。
朴素贝叶斯的一般过程：
- 收集数据：下面例子使用的是rss源
- 准备数据：需要数值型或者bool型数据
- 分析数据：有大量特征时，绘制特征的作用不大，此时使用直方图效果更好
- 训练算法：计算不同的独立特征的条件概率
- 测试算法：计算错误率
- 使用算法：一个常见的朴素贝叶斯应用是文档分类，可以在任意的分类场景中使用朴素贝叶斯分类器，不一定非要是文本
假设词汇表中有1000个单词，要得到好的分布概率，就需要足够的样本，假定样本数为N，前边我们有约会网站的数据，1000个样本，这就非常的好。有统计学知，如果每个特征需要N个样本，那么对于10个特征将需要N的10次方个样本，对于包含1000个特征的词汇表将需要N的1000次个样本，可以看到，所需要的样本数会随着特征数目的增大而迅速增长。
如果特征之间相互独立，那么样本数就可以从N的1000次减少到 1000*N，所谓独立，指的是统计意义上的独立，即一个特征或者单词出现的可能性与他和其他单词相邻都没有关系。朴素贝叶斯分类器中的另一个假设是，每个特征同等重要。但是我们宏观的看，这些假设貌似有一些小的下次，但是朴素贝叶斯的实际效果却很好。到目前为止，我们了解了一堆理论性的东西，接下来我们开始编代码了。
使用Python进行文本分类
要从文本中获取特征，需要先拆分文本，这里的特征是来自于文本的词条，一个词条可能是字符的任意组合。可以把词条想象为单词，也可以使用非单词词条，如URL，IP地址或者任意其他的字串。然后将每一个文本片段表示为一个词条向量，其中值为1表示词条出现在文本中，为0表示词条未出现。
我们把文本看成单词向量或者词条向量，也就是说要将桔子转换为向量，考虑出现在所有文档中的所有单词，再决定将哪些词汇录入词汇表或者说所要的词汇集合，然后必须要将每一篇文档转换为词汇表上的向量。
准备数据，从文本中构建词向量
新建一个bayes.py的文件，在其中加入如下方法：
from numpy import *
# 创建一些实验样本，该函数返回的第一个变量是进行词条切分后的文档集合，这里的标点符号暂时去掉了，后边我们会讨论文本处理的细节
# 返回的第二个值是一个类别标签的集合，这里有2类，侮辱性和非侮辱性。这些文本的类别由人工标注，这些标注信息用于训练程序以便自动检测侮辱性的语言
def loadDataSet():
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 is abusive, 0 not
return postingList,classVec
# 创建一个包含在所有文档中出现的不重复词的列表，为此使用了set数据类型。
def createVocablist(dataSet):
vocabSet = set([])
for document in dataSet :
vocabSet = vocabSet | set(document)
return list(vocabSet)
# 输入参数为：1. 词汇表 2. 某个文档
# 输出： 文档向量，向量的每一元素为0或者1，分别标识词汇表中的单词在输入文档中是否出现
def setOfWords2Vec(vocablist, inputSet) :
returnVec = [0] * len(vocablist) # 创建一个与词汇表等长的向量，将其元素都设置为0
for word in inputSet : # 遍历文档中所有的单词，如果出现了词汇表中的单词，则将输出的文档向量的对应值设置为1
if word in vocablist :
returnVec[vocablist.index(word)] = 1
else :
print "the word %s is not in my vocabulary" % word
return returnVec
运行结果：
>>> import bayes
>>> listOPosts, listClasses = bayes.loadDataSet()
>>> myVocabList = bayes.createVocablist(listOPosts)
>>> myVocabList
['cute', 'love', 'help', 'garbage', 'quit', 'I', 'problems', 'is', 'park', 'stop', 'flea', 'dalmation', 'licks', 'food', 'not', 'him', 'buying', 'posting',
'has', 'worthless', 'ate', 'to', 'maybe', 'please', 'dog', 'how', 'stupid', 'so', 'take', 'mr', 'steak', 'my']
>>> bayes.setOfWords2Vec(myVocabList, listOPosts[0])
[0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]
>>> bayes.setOfWords2Vec(myVocabList, listOPosts[3])
[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]
训练算法，从词向量计算概率
接下来，我们看看如何使用这些数字计算概率。现在已经知道一个词是否出现在一篇文档中，也知道该文档的所属类别，我们重写贝叶斯准则，将我们之前所说的公式中 x, y 替换为w，w表示一个向量，它有多个数值组成，在这个例子中，数值个数与词汇表中的词个数相同。
p( ci | w ) = p ( w | ci ) * p ( ci ) / p ( w )
注：这里的i是下标
我们将使用上述的公式，对每个类计算该值，然后比较这两个概率的大小。如何计算呢？
- 通过类别i（侮辱性或者非侮辱性）中文档数除以总的文档数来计算概率 p( ci )
- 计算 p( w | ci )，这里就要使用朴素贝叶斯假设
如果w展开为一个个独立的特征，那么就可以将上述概率写作 p( w0, w1, ... wn | ci )，这里假设所有的词都相互独立，该假设也称为条件独立性假设，它意味着可以使用 p( w0 | ci ) p( w1 | ci ) ... p( wn | ci )来计算上述概率，这就极大的简化了计算的过程。
该函数的伪代码如下：
计算每个类别中的文档数目
对每篇训练文档：
对每个类别：
如果词条出现在文档中 -> 增加该词条的计数值
增加所有词条的计数值
对每个类别：
对每个词条：
将该词条的数目除以总词条数据得到条件概率
返回每个类别的条件概率
我们来实现上述的功能，继续在bayes中书写代码：
# 输入参数：文档举证以及由每篇文档类别标签所构成的向量
def trainNBO(trainMatrix, trainCategory) :
numTrainDocs = len(trainMatrix) # 维度
numWords = len(trainMatrix[0]) # 每行多少个词
pAbusive = sum(trainCategory) / float(numTrainDocs) # 侮辱性文档的概率，由于侮辱性为1，所以直接加起来然后除就好了
# 初始化概率计算
p0Num = zeros(numWords) # 初始化一个元素全为0的向量，如果出现该词对应的数量+1
p1Num = zeros(numWords)
p0Denom = 0.0
p1Denom = 0.0
for i in range(numTrainDocs) :
if trainCategory[i] == 1 :
p1Num += trainMatrix[i] # 向量相加
p1Denom += sum(trainMatrix[i])
else :
p0Num += trainMatrix[i]
p0Denom += sum(trainMatrix[i])
# 用一个数组除以浮点数，计算每个单词出现的概率
p1Vect = p1Num / p1Denom
p0Vect = p0Num / p0Denom
return p0Vect, p1Vect, pAbusive
最后我们看一下实际的效果：
>>> from numpy import *
>>> reload(bayes)
<module 'bayes' from 'bayes.py'>
>>> listOPosts, listClasses = bayes.loadDataSet()
>>> myVocabList = bayes.createVocablist(listOPosts)
>>> trainMat = []
>>> for postinDoc in listOPosts:
... trainMat.append(bayes.setOfWords2Vec(myVocabList, postinDoc)) # 使用词向量来填充trainMat列表
...
>>> p0V, p1V, pAb = bayes.trainNBO(trainMat, listClasses)
>>> pAb
0.5
>>> p0V
array([ 0.04166667, 0.04166667, 0.04166667, 0. , 0. ,
0.04166667, 0.04166667, 0.04166667, 0. , 0.04166667,
0.04166667, 0.04166667, 0.04166667, 0. , 0. ,
0.08333333, 0. , 0. , 0.04166667, 0. ,
0.04166667, 0.04166667, 0. , 0.04166667, 0.04166667,
0.04166667, 0. , 0.04166667, 0. , 0.04166667,
0.04166667, 0.125 ])
>>> p1V
0.04166667, 0.04166667, 0. , 0.04166667, 0.04166667,
0.04166667, 0. , 0.04166667, 0. , 0.04166667,
0.04166667, 0.125 ])
>>> p1V
array([ 0. , 0. , 0. , 0.05263158, 0.05263158,
0. , 0. , 0. , 0.05263158, 0.05263158,
0. , 0. , 0. , 0.05263158, 0.05263158,
0.05263158, 0.05263158, 0.05263158, 0. , 0.10526316,
0. , 0.05263158, 0.05263158, 0. , 0.10526316,
0. , 0.15789474, 0. , 0.05263158, 0. ,
0. , 0. ])
实际使用该函数进行分类时，还需要解决一些函数中的缺陷。
测试算法，根据现实情况修改分类器
利用贝叶斯文档分类器对文档进行分类，要计算多个概率的乘积以获得文档属于某个类别的概率，即计算 p( w0|1 )p( w1|1 )p( w2|1 )。如果其中一个概率值为0，那么最后的乘积也为0，为了降低这种影响，我们对上边的代码稍作修改：
# 修改 trainNBO 方法中如下代码，将所有词的出现次数初始化为1，将分母初始化为2
p0Num = ones(numWords)
p1Num = ones(numWords)
p0Denom = 2.0
p1Denom = 2.0
另一个问题是下溢出，这是由于太多很小的数字相乘造成的。当计算p的乘积的时候，由于大多数因子都很小，所以程序会下溢出或者得不到正确答案（使用python相乘许多很小的数，最后四舍五入后会得到0）。一种解决的办法就是对乘积取自然对数。在代数中有 ln(a *b) = ln(a) + ln(b) ，于是通过求对数可以避免下溢出或者浮点数舍入导致的错误。所以我们修改如下代码：
# 修改 trainNBO 方法中如下代码
p1Vect = log(p1Num / p1Denom)
p0Vect = log(p0Num / p0Denom)
这样我们已经准备好构造完整的分类器了，继续想bayes.py中添加如下代码：
# 参数1：要分类的向量 余下的参数为 trainNBO 方法返回的3个概率
def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1) :
p1 = sum(vec2Classify * p1Vec) + log(pClass1) # 计算两个向量相乘的结果，这里的相乘是指对应元素相乘，即将2个向量中的第一个元素相乘，然后第二个元素相乘... 然后相加，将结果加到类别的对数概率上
p0 = sum(vec2Classify * p0Vec) + log(1.0 - pClass1)
if p1 > p0 :
return 1
else :
return 0
# 测试函数，包含了上边所有的逻辑操作
def testingNB() :
listOPosts, listClasses = loadDataSet()
myVocabList = createVocablist(listOPosts)
trainMat = []
for postinDoc in listOPosts :
trainMat.append(setOfWords2Vec(myVocabList, postinDoc))
p0V, p1V, pAb = trainNBO(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)
接下来我们运行看下结果：
>>> reload(bayes)
<module 'bayes' from 'bayes.py'>
>>> bayes.testingNB()
['love', 'my', 'dalmation'] classified as: 0
['stupid', 'garbage'] classified as: 1
对文本做一些操作，看看分类器会输出什么结果。但是目前为止，我们将每个词的出现与否作为一个特征，这可以被描述为词集模型。如果一个词在文档中出现不止一次，这可能意味着包含该词是否出现在文档中所不能表达的某种意思，这种方法被称为词袋模型，在词袋中，每个单词可以出现多次，而在词集中只能出现一次。为了适应词袋模型，需要对函数setOfWords2Vec稍作修改：
def bagOfWords2VecMN(vocabList, inputSet) :
returnVec = [0] * len(vocabList)
for word in inputSet :
if word in vocabList :
returnVec[vocabList.index(word)] += 1
return returnVec
示例，使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件
接下来，我们来了解一个著名的应用：电子邮件垃圾过滤。首先看一下如何使用通用框架来处理问题。
- 收集数据：提供文本文件
- 准备数据：将文本文件解析成词条向量
- 分析数据：检查词条确保解析的正确性
- 训练算法：使用我们之前简历的tainNB0函数
- 测试算法：使用calssifyNB，并构建一个新的测试函数来计算文档集的错误率
- 使用算法：构建一个完整的程序对一组文档进行分类，将分类错误的文档输出到屏幕上
我在email文件夹下放了一些用于测试的邮件，下面我们来进行文件解析以及完整的垃圾邮件测试函数的编写：
# 接受一个大字符串并将其解析为字符串列表，该函数去掉小于2个字符的字符串，并将所有的字符转换为小写，这里我们可以自定义解析以及处理的操作
def textParser(bigString) :
import re
listOfTokens = re.split(r'\W*', bigString)
return [tok.lower() for tok in listOfTokens if len(tok) > 2]
def spamTest() :
docList = []
classList = []
fullText = []
# 文件夹下分别有spam与ham文件夹，构建一个测试集与一个训练集，两个集合中的邮件都是随机选择的
for i in range(1, 26) :
wordList = textParser(open('email/spam/%d.txt' % i).read())
docList.append(wordList)
fullText.extend(wordList)
classList.append(1)
wordList = textParser(open('email/ham/%d.txt' % i).read())
docList.append(wordList)
fullText.extend(wordList)
classList.append(0)
vocabList = createVocablist(docList)
trainingSet = range(50)
testSet = []
# 随机构建训练集
for i in range(10) :
randIndex = int(random.uniform(0, len(trainingSet)))
testSet.append(trainingSet[randIndex])
del(trainingSet[randIndex])
trainMat = []
trainClasses = []
for docIndex in trainingSet :
trainMat.append(bagOfWords2VecMN(vocabList, docList[docIndex]))
trainClasses.append(classList[docIndex])
p0V, p1V, pSpam = trainNBO(array(trainMat), array(trainClasses))
errorCount = 0
for docIndex in testSet :
wordVector = bagOfWords2VecMN(vocabList, docList[docIndex])
if classifyNB(array(wordVector), p0V, p1V, pSpam) != classList[docIndex] :
errorCount += 1
print 'the error rate is: ', float(errorCount) / len(testSet)
得到如下结果：
>>> reload(bayes)
<module 'bayes' from 'bayes.py'>
>>> bayes.spamTest()
the error rate is: 0.0
>>> bayes.spamTest()
the error rate is: 0.0
>>> bayes.spamTest()
the error rate is: 0.0
>>> bayes.spamTest()
the error rate is: 0.1
我们可以将上述过程重复多次，比如说10次，然后求平均值，我这么尝试了一下，最终得到的平均错误率为 6%。当出现错误的时候，若我们把正常邮件也归为垃圾邮件，那会有很大的问题，以后我们抽一小节来修正分类器。
下篇我们将开始了解Logistic回归。
