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概率是许多机器学习算法的基础,在前面生成决策树的过程中使用了一小部分关于概率的知识,即统计特征在数据集中取某个特定值的次数,然后除以数据集的实例总数,得到特征取该值的概率。 之前的基础实验中简单实现了朴素贝叶斯分类器,并正确执行了文本分类,这一节将贝叶斯运用到实际场景,垃圾邮件过滤这一实际应用。 **实例:使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件** 在上一节:[http://blog.csdn.net/liyuefeilong/article/details/48383175](http://blog.csdn.net/liyuefeilong/article/details/48383175)中,使用了简单的文本文件,并从中提取了字符串列表。这个例子中,我们将了解朴素贝叶斯的一个最著名的应用:电子邮件垃圾过滤。首先看一下如何使用通用框架来解决问题: * 收集数据:提供文本文件,下载地址:[http://download.csdn.net/detail/liyuefeilong/9106481](http://download.csdn.net/detail/liyuefeilong/9106481),放在工程目录下并解压即可; * 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:使用我们之前建立的trainNaiveBayes(trainMatrix, classLabel)函数; * 测试算法:使用函数naiveBayesClassify(vec2Classify, p0, p1, pBase),并且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,将错分的文档输出到屏幕上。 **1.生成贝叶斯分类器** 在上一节已实现,在实现朴素贝叶斯的两个应用前,需要用到之前的分类器训练函数,完整的代码如下: ~~~ # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Sep 08 16:12:55 2015 @author: Administrator """ from numpy import * # 创建实验样本,可能需要对真实样本做一些处理,如去除标点符号 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']] listClass = [0, 1, 0, 1, 0, 1] # 1代表存在侮辱性的文字,0代表不存在 return postingList, listClass # 将所有文档所有词都存到一个列表中,用set()函数去除重复出现的词 def createNonRepeatedList(data): vocList = set([]) for doc in data: vocList = vocList | set(doc) # 两集合的并集 return list(vocList) def detectInput(vocList, inputStream): returnVec = [0]*len(vocList) # 创建和vocabList一样长度的全0列表 for word in inputStream: if word in vocList: # 针对某段words进行处理 returnVec[vocList.index(word)] = 1 # ? else: print "The word :%s is not in the vocabulary!" % word return returnVec # 贝叶斯分类器训练函数 def trainNaiveBayes(trainMatrix, classLabel): numTrainDocs = len(trainMatrix) numWords = len(trainMatrix[0]) pBase = sum(classLabel) / float(numTrainDocs) # The following Settings aim at avoiding the probability of 0 p0Num = ones(numWords) p1Num = ones(numWords) p0Denom = 2.0 p1Denom = 2.0 for i in range(numTrainDocs): if classLabel[i] == 1: p1Num += trainMatrix[i] p1Denom += sum(trainMatrix[i]) else: p0Num += trainMatrix[i] p0Denom += sum(trainMatrix[i]) p0 = log(p0Num / p0Denom) p1 = log(p1Num / p1Denom) return p0, p1, pBase def trainNaiveBayes(trainMatrix, classLabel): numTrainDocs = len(trainMatrix) numWords = len(trainMatrix[0]) pBase = sum(classLabel) / float(numTrainDocs) # The following Settings aim at avoiding the probability of 0 p0Num = ones(numWords) p1Num = ones(numWords) p0Denom = 2.0 p1Denom = 2.0 for i in range(numTrainDocs): if classLabel[i] == 1: p1Num += trainMatrix[i] p1Denom += sum(trainMatrix[i]) else: p0Num += trainMatrix[i] p0Denom += sum(trainMatrix[i]) p0 = log(p0Num / p0Denom) p1 = log(p1Num / p1Denom) return p0, p1, pBase trainMat = [] for doc in loadData: trainMat.append(detectInput(vocList, doc)) p0,p1,pBase = trainNaiveBayes(trainMat, dataLabel) #print "trainMat : " #print trainMat # test the algorithm def naiveBayesClassify(vec2Classify, p0, p1, pBase): p0res = sum(vec2Classify * p0) + log(1 - pBase) p1res = sum(vec2Classify * p1) + log(pBase) if p1res > p0res: return 1 else: return 0 def testNaiveBayes(): loadData, classLabel = loadDataSet() vocList = createNonRepeatedList(loadData) trainMat = [] for doc in loadData: trainMat.append(detectInput(vocList, doc)) p0, p1, pBase = trainNaiveBayes(array(trainMat), array(classLabel)) testInput = ['love', 'my', 'dalmation'] thisDoc = array(detectInput(vocList, testInput)) print testInput, 'the classified as: ', naiveBayesClassify(thisDoc, p0, p1, pBase) testInput = ['stupid', 'garbage'] thisDoc = array(detectInput(vocList, testInput)) print testInput, 'the classified as: ', naiveBayesClassify(thisDoc, p0, p1, pBase) ~~~ **2.准备数据:切分文本** 首先,编写一个Python函数textSplit(),用来对所有的email文件进行解析并把一篇文章分解为一个个的单词。这里将邮件分为两种,正常的邮件放在路径/email/ham/下,垃圾邮件放在/email/spam/下。以下的代码就是读入文本数据,然后切分,得到词向量,然后将词向量中的词都转换成小写,并把长度大于2的字符串提取出来,写入到文本文件中去,在切分文本的过程中使用了一些技巧,包括正则表达式、将所有字符串转换成小写(.lower())等等。 ~~~ def textParse(bigString) : # 正则表达式进行文本解析 import re listOfTokens = re.split(r'\W*', bigString) return[tok.lower() for tok in listOfTokens if len(tok) > 2] ~~~ 以下是使用不同的处理对文本进行切分,第一次输出将一些标点符号也划分为单词的一部分;第二部分使用了正则表达式,去除了标点符号,但由于对字符串长度没有限制,因此出现了空字符;第三个输出加入了字符串长度控制,同时将字母全部变成小写。 ![](https://box.kancloud.cn/2016-01-05_568b3836eafc7.jpg) **3.测试算法:使用朴素贝叶斯进行交叉验证** 该部分将文本解析器集成到一个完整分类器中: ~~~ # 过滤垃圾邮件 def spamTest() : docList = []; classList = []; fullText = [] for i in range(1, 26) : # 导入并解析文本文件,25个普通邮件和25个垃圾邮件 wordList = textParse(open('email/spam/%d.txt' % i).read()) docList.append(wordList) fullText.extend(wordList) classList.append(1) wordList = textParse(open('email/ham/%d.txt' % i).read()) docList.append(wordList) fullText.extend(wordList) classList.append(0) vocabList = createVocabList(docList) trainingSet = range(50); testSet = [] for i in range(10) : # 随机构建训练集,包含10个样本 randIndex = int(random.uniform(0, len(trainingSet))) testSet.append(trainingSet[randIndex]) del(trainingSet[randIndex]) trainMat = []; trainClasses = [] # 用于存放训练集和训练样本的标签 for docIndex in trainingSet : trainMat.append(setOfWords2Vec(vocabList, docList[docIndex])) trainClasses.append(classList[docIndex]) p0V, p1V, pSpam = trainNB0(array(trainMat), array(trainClasses)) errorCount = 0 for docIndex in testSet : # 对测试集进行分类 wordVector = setOfWords2Vec(vocabList, docList[docIndex]) if classifyNB(array(wordVector), p0V, p1V, pSpam) != classList[docIndex]: # 误判 errorCount += 1 print 'the error rate is: ', float(errorCount) / len(testSet) # 输出分类误差 ~~~ ![](https://box.kancloud.cn/2016-01-05_568b38371e6d9.jpg) **4.小结** 以上代码会对10封随机选择的电子邮件进行分类,并统计分类的错误率。经过多次的运算,平均错误率为6%,这里的错误是指将垃圾邮件误判为正常邮件。相比之下,将垃圾邮件误判为正常邮件要好过将正常邮件误判为垃圾邮件,同时,若提高训练样本个数,可以进一步降低错误率。 算法训练测试的方法是从总的数据集中随机选择数字,将其添加到测试集中,同时将其从训练集中剔除。这种随机选择数据的一部分作为训练集,而剩余部分作为测试集的过程为留存交叉验证(hold-out cross validation)。有时为了更精确地估计分类器的错误率,就应该进行多次迭代后求出平均错误率。