网络科技网站设计,杭州室内设计公司,柳州网站建设哪家公司好,平面设计能做什么工作#x1f497;#x1f497;#x1f497;欢迎来到我的博客#xff0c;你将找到有关如何使用技术解决问题的文章#xff0c;也会找到某个技术的学习路线。无论你是何种职业#xff0c;我都希望我的博客对你有所帮助。最后不要忘记订阅我的博客以获取最新文章#xff0c;也欢… 欢迎来到我的博客你将找到有关如何使用技术解决问题的文章也会找到某个技术的学习路线。无论你是何种职业我都希望我的博客对你有所帮助。最后不要忘记订阅我的博客以获取最新文章也欢迎在文章下方留下你的评论和反馈。我期待着与你分享知识、互相学习和建立一个积极的社区。谢谢你的光临让我们一起踏上这个知识之旅 文章目录 贝叶斯定理简介贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器优势与不足实战代码结语 贝叶斯定理简介 贝叶斯分类基于贝叶斯定理其核心思想是通过先验概率和样本数据计算后验概率从而进行分类。贝叶斯定理表达为 其中P(A∣B) 是在给定观测数据 B 的情况下事件 A 的后验概率P(B∣A) 是在事件 A发生的情况下观测到 B 的概率P(A) 是事件 A 的先验概率P(B) 是观测到 B 的概率。
贝叶斯分类器
基本原理
贝叶斯分类器基于贝叶斯定理构建对于给定的输入样本计算每个类别的后验概率选择具有最高后验概率的类别作为最终分类结果。 其中Likelihood 是给定类别的样本条件下观测到输入数据的概率Prior 是类别的先验概率Evidence 是观测到输入数据的概率。
朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类器是贝叶斯分类中的一种常见形式它假设输入特征之间相互独立简化了计算。对于给定的输入 X(x1,x2,…,xn)朴素贝叶斯分类器的决策规则为 其中P(Cc) 是类别 c 的先验概率P(Xixi∣Cc) 是在给定类别 c 的情况下特征 Xi 的条件概率。
优势与不足
优势
简单有效 贝叶斯分类器具有简单的理论基础易于实现。处理小样本数据 在数据较少的情况下仍然有效特别适用于小样本场景。对噪声数据不敏感 对于噪声和缺失数据具有较好的鲁棒性。
不足
对输入特征的独立性要求 朴素贝叶斯分类器假设输入特征之间相互独立这在某些实际问题中可能不成立。无法学习特征之间的关系 由于假设特征独立不能很好地捕捉特征之间的复杂关系。需要先验概率 对先验概率的准确估计要求较多领域知识或足够的样本数据。
实战代码
# 导入所需的库和模块
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn import metrics# 下载并加载20类新闻数据集
newsgroups fetch_20newsgroups(subsetall, remove(headers, footers, quotes))# 特征工程: 将文本转换为TF-IDF表示
vectorizer TfidfVectorizer(stop_wordsenglish, max_features1000)
X vectorizer.fit_transform(newsgroups.data)# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, newsgroups.target, test_size0.2, random_state42)# 构建朴素贝叶斯分类器
classifier MultinomialNB()
classifier.fit(X_train, y_train)# 在测试集上进行预测
y_pred classifier.predict(X_test)# 输出分类报告
print(Classification Report:)
print(metrics.classification_report(y_test, y_pred))# 输出混淆矩阵
print(Confusion Matrix:)
print(metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred))运行结果如下
结语
贝叶斯分类作为一种基于统计学习的方法在实际问题中展现了良好的性能。通过充分利用先验知识和观测数据贝叶斯分类为我们提供了一种有效的分类工具特别在小样本场景和文本分类等任务中表现出色。 挑战与创造都是很痛苦的但是很充实。
