一、 朴素贝叶斯
朴素贝叶斯算法是一个直观的方法，使用每个属性归属于某个类的概率来做预测。你可以使用这种监督性学习方法，对一个预测性建模问题进行概率建模。
给定一个类，朴素贝叶斯假设每个属性归属于此类的概率独立于其余所有属性，从而简化了概率的计算。这种强假定产生了一个快速、有效的方法。
给定一个属性值，其属于某个类的概率叫做条件概率。对于一个给定的类值，将每个属性的条件概率相乘，便得到一个数据样本属于某个类的概率。
我们可以通过计算样本归属于每个类的概率，然后选择具有最高概率的类来做预测。
通常，我们使用分类数据来描述朴素贝叶斯，因为这样容易通过比率来描述、计算。一个符合我们目的、比较有用的算法需要支持数值属性，同时假设每一个数值属性服从正态分布（分布在一个钟形曲线上），这又是一个强假设，但是依然能够给出一个健壮的结果。
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二、 数据集
本文中的数据集使用的是“皮马印第安人糖尿病数据集”。该数据集由美国国立糖尿病、消化和肾脏疾病研究所（United States National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases，简称NIDDK）提供。这里的“皮马”指的是位于美国亚利桑那州南部的一个县。
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令人吃惊的是，有超过30%的皮马人患有糖尿病。与此形成对照的是，美国糖尿病的患病率为8.3%，中国为4.2%。
该数据集可从 https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv 下载，具体方法是打开此链接后，会看到数据展现在网页中，右击save as，保存类型选为“Microsoft Excel Comman Separated Values File“，即CSV格式，文件名按默认为pima-indians-diabetes.data.csv。
当然，也可以通过百度搜索，从csdn或新浪微盘下载。
数据里包行了768行 X 9列数据。每一行表示一个超过21岁的皮马女性糖尿病患者的信息。
前8列表示属性特征，
1．怀孕次数。 2．2小时口服葡萄糖耐量测试中得到的血糖浓度。 3．舒张期血压（mm Hg）。 4．三头肌皮脂厚度（mm）。 5．2小时血清胰岛素（mu U/ml）。 6．身体质量指数（体重kg/（身高in m）^2）。 7．糖尿病家族遗传作用值。 8．年龄。
第9列表示分类结果，这个类指明以测量时间为止，患者是否是在5年之内感染的糖尿病。如果是，则为1，否则为0。
以数据集中的第一行数据为例，
6，148，72，35，0，33.6，0.627，50，1
这些数据所代表的患者怀孕过6次，服糖2小时后的血糖为148，舒张期血压为72，三头肌皮脂厚度为35，服糖2小时后的血清胰岛素为0，身体质量指数为33.6，糖尿病家族遗传作用值为0.627，50岁。她的糖尿病是在测量时的5年内患的。
三、 算法实现
开发环境：Win 10，Python 3.6
算法的实现过程分为如下几步：
（一）处理数据：从CSV文件中载入数据，然后划分为训练集和测试集。
（二）提取数据特征：提取训练数据集的属性特征，以便我们计算概率并做出预测。
（三）单一预测：使用数据集的特征生成单个预测。
（四）多重预测：基于给定测试数据集和一个已提取特征的训练数据集生成预测。
（五）评估精度：评估对于测试数据集的预测精度作为预测正确率。
（六）合并代码：使用所有代码呈现一个完整的、独立的朴素贝叶斯算法的实现。
（一） 处理数据
先加载数据文件
import csvdef loadCsv(filename):
lines = csv.reader(open(filename, "r"))
dataset = list(lines) for i in range(len(dataset)):
dataset[i] = [float(x) for x in dataset[i]] #为何要把每个数都转为浮点数
return dataset#测试filename = 'pima-indians-diabetes.data.csv'dataset = loadCsv(filename)
print('Loaded data file {0} with {1} rows'.format(filename, len(dataset)))运行结果：
Loaded data file pima-indians-diabetes.data.csv with 768 rows
下一步，我们将数据分为用于朴素贝叶斯预测的训练数据集，以及用来评估模型精度的测试数据集。我们需要将数据集随机分为包含67%的训练集合和包含33%的测试集（这是在此数据集上测试算法的通常比率）。
下面是splitDataset()函数，它以给定的划分比例将数据集进行划分。
import randomdef splitDataset(dataset, splitRatio):
trainSize = int(len(dataset) * splitRatio)
trainSet = []
copy = list(dataset) while len(trainSet) < trainSize:
index = random.randrange(len(copy))
trainSet.append(copy.pop(index)) return [trainSet, copy]#测试dataset = [[1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10], [11], [12], [13], [14], [15]]
splitRatio = 0.67train, test = splitDataset(dataset, splitRatio)
print('Split {0} rows into train with {1} and test with {2}'.format(len(dataset), train, test))运行结果：
Split 15 rows into train with [[4], [3], [12], [8], [5], [14], [7], [6], [2], [13]] and test with [[1], [9], [10], [11], [15]]
（二） 提取数据特征
朴素贝叶斯模型包含训练数据集中数据的特征，然后使用这个数据特征来做预测。
所收集的训练数据的特征，包含相对于每个类的每个属性的均值和标准差。举例来说，如果如果有2个类和7个数值属性，然后我们需要每一个属性（7）和类（2）的组合的均值和标准差，也就是14个属性特征。
在对特定的属性归属于每个类的概率做计算、预测时，将用到这些特征。
我们将数据特征的获取划分为以下的子任务：
1 按类别划分数据
2 计算均值和标准差
3 提取数据集特征
4 按类别提取属性特征
1 按类别划分数据
首先将训练数据集中的样本按照类别进行划分，然后计算出每个类的统计数据。我们可以创建一个类别到属于此类别的样本列表的的映射，并将整个数据集中的样本分类到相应的列表。
下面的SeparateByClass()函数可以完成这个任务：
def separateByClass(dataset):
separated = {} for i in range(len(dataset)):
vector = dataset[i] #假设最后一个值为类别值
if (vector[-1] not in separated):
separated[vector[-1]] = []
separated[vector[-1]].append(vector) return separated#测试dataset = [[1,20,1], [2,21,0], [3,22,1]]
separated = separateByClass(dataset)
print('Separated instances: {0}'.format(separated))运行结果：
Separated instances: {1: [[1, 20, 1], [3, 22, 1]], 0: [[2, 21, 0]]}2 计算均值和标准差
我们需要计算在每个类中每个属性的均值。均值是数据的中点或者集中趋势，在计算概率时，我们用它作为高斯分布的中值。
我们也需要计算每个类中每个属性的标准差。标准差描述了数据散布的偏差，在计算概率时，我们用它来刻画高斯分布中，每个属性所期望的散布。
标准差是方差的平方根。方差是每个属性值与均值的离差平方的平均数。注意分母我们使用N-1（样本标准差的无偏估计的分母为N-1），也就是在在计算方差时，属性值的个数减1。
import mathdef mean(numbers):
return sum(numbers)/float(len(numbers))
def stdev(numbers):
avg = mean(numbers)
variance = sum([pow(x-avg,2) for x in numbers])/float(len(numbers)-1) return math.sqrt(variance)#测试numbers = [1,2,3,4,5]
print('Summary of {0}: mean={1}, stdev={2}'.format(numbers, mean(numbers), stdev(numbers)))运行结果
Summary of [1, 2, 3, 4, 5]: mean=3.0, stdev=1.5811388300841898
3 提取数据集的特征
现在我们可以提取数据集特征。对于一个给定的样本列表（对应于某个类），我们可以计算每个属性的均值和标准差。
zip函数将数据样本按照属性分组为一个个列表，然后可以对每个属性计算均值和标准差。
def summarize(dataset):
summaries = [(mean(attribute), stdev(attribute)) for attribute in zip(*dataset)] del summaries[-1] return summaries
dataset = [[1,20,0], [2,21,1], [3,22,0]]
summary = summarize(dataset)
print('Attribute summaries: {0}'.format(summary))运行结果
Attribute summaries: [(2.0, 1.0), (21.0, 1.0)]
4 按类别提取属性特征
合并代码，我们首先将训练数据集按照类别进行划分，然后计算每个属性的摘要。
def summarizeByClass(dataset):
separated = separateByClass(dataset)
summaries = {} for classValue, instances in separated.items():
summaries[classValue] = summarize(instances) return summaries
dataset = [[1,20,1], [2,21,0], [3,22,1], [4,22,0]]
summary = summarizeByClass(dataset)
print('Summary by class value: {0}'.format(summary))运行结果
Summary by class value: {1: [(2.0, 1.4142135623730951), (21.0, 1.4142135623730951)], 0: [(3.0, 1.4142135623730951), (21.5, 0.7071067811865476)]}（三） 预测
我们现在可以使用从训练数据中得到的摘要来做预测。做预测涉及到对于给定的数据样本，计算其归属于每个类的概率，然后选择具有最大概率的类作为预测结果。
我们可以将这部分划分成以下任务：
1 计算高斯分布的概率密度函数
2 计算对应类的概率
3 单一预测
4 多重预测
1 计算高斯分布（正态分布）的概率密度函数
给定来自训练数据中已知属性的均值和标准差，我们可以使用高斯函数来评估一个给定的属性值的概率。
已知每个属性和类值的属性特征，在给定类值的条件下，可以得到给定属性值的条件概率。
关于高斯概率密度函数，可以查看参考文献。总之，我们要把已知的细节融入到高斯函数（属性值，均值，标准差），并得到属性值归属于某个类的似然（译者注：即可能性）。
在calculateProbability()函数中，我们首先计算指数部分，然后计算等式的主干。这样可以将其很好地组织成2行。
import mathdef calculateProbability(x, mean, stdev):
exponent = math.exp(-(math.pow(x-mean,2)/(2*math.pow(stdev,2)))) return (1 / (math.sqrt(2*math.pi) * stdev)) * exponent#测试x = 71.5mean = 73stdev = 6.2probability = calculateProbability(x, mean, stdev)
print('Probability of belonging to this class: {0}'.format(probability))运行结果：
Probability of belonging to this class: 0.0624896575937
2 计算所属类的概率
既然我们可以计算一个属性属于某个类的概率，那么合并一个数据样本中所有属性的概率，最后便得到整个数据样本属于某个类的概率。
使用乘法合并概率,在下面的calculClassProbilities()函数中，给定一个数据样本，它所属每个类别的概率，可以通过将其属性概率相乘得到。结果是一个类值到概率的映射。
def calculateClassProbabilities(summaries, inputVector):
probabilities = {} for classValue, classSummaries in summaries.items():
probabilities[classValue] = 1
for i in range(len(classSummaries)):
mean, stdev = classSummaries[i]
x = inputVector[i]
probabilities[classValue] *= calculateProbability(x, mean, stdev) return probabilities#测试summaries = {0:[(1, 0.5)], 1:[(20, 5.0)]}
inputVector = [1.1, '?']
probabilities = calculateClassProbabilities(summaries, inputVector)
print('Probabilities for each class: {0}'.format(probabilities))运行结果：
Probabilities for each class: {0: 0.7820853879509118, 1: 6.298736258150442e-05}3 单一预测
既然可以计算一个数据样本属于每个类的概率，那么我们可以找到最大的概率值，并返回关联的类。
下面的predict()函数可以完成以上任务。
def predict(summaries, inputVector):
probabilities = calculateClassProbabilities(summaries, inputVector)
bestLabel, bestProb = None, -1
for classValue, probability in probabilities.items(): if bestLabel is None or probability > bestProb:
bestProb = probability
bestLabel = classValue return bestLabel#测试summaries = {'A':[(1, 0.5)], 'B':[(20, 5.0)]}
inputVector = [1.1, '?']
result = predict(summaries, inputVector)
print('Prediction: {0}'.format(result))运行结果：
PredictionP : A
4 多重预测
测试数据集中多个数据样本的预测
def getPredictions(summaries, testSet):
predictions = [] for i in range(len(testSet)):
result = predict(summaries, testSet[i])
predictions.append(result) return predictions#测试summaries = {'A':[(1, 0.5)], 'B':[(20, 5.0)]}
testSet = [[1.1, '?'], [19.1, '?']]
predictions = getPredictions(summaries, testSet)
print('Predictions: {0}'.format(predictions))运行结果：
Predictions: ['A', 'B']
（四） 评估精度
预测值和测试数据集中的类别值进行比较，可以计算得到一个介于0%~100%精确率作为分类的精确度。getAccuracy()函数可以计算出这个精确率。
def getAccuracy(testSet, predictions):
correct = 0
for x in range(len(testSet)): if testSet[x][-1] == predictions[x]:
correct += 1
return (correct/float(len(testSet))) * 100.0#测试testSet = [[1,1,1,'a'], [2,2,2,'a'], [3,3,3,'b']]
predictions = ['a', 'a', 'a']
accuracy = getAccuracy(testSet, predictions)
print('Accuracy: {0}'.format(accuracy))运行结果：
Accuracy: 66.66666666666666
（五）合并代码
import csvimport randomimport math
def loadCsv(filename):
lines = csv.reader(open(filename, "r"))
dataset = list(lines) for i in range(len(dataset)):
dataset[i] = [float(x) for x in dataset[i]] return dataset
def splitDataset(dataset, splitRatio):
trainSize = int(len(dataset) * splitRatio)
trainSet = []
copy = list(dataset) while len(trainSet) < trainSize:
index = random.randrange(len(copy))
trainSet.append(copy.pop(index)) return [trainSet, copy]
def separateByClass(dataset):
separated = {} for i in range(len(dataset)):
vector = dataset[i] if (vector[-1] not in separated):
separated[vector[-1]] = []
separated[vector[-1]].append(vector) return separated
def mean(numbers):
return sum(numbers)/float(len(numbers))
def stdev(numbers):
avg = mean(numbers)
variance = sum([pow(x-avg,2) for x in numbers])/float(len(numbers)-1) return math.sqrt(variance)
def summarize(dataset):
summaries = [(mean(attribute), stdev(attribute)) for attribute in zip(*dataset)] del summaries[-1] return summaries
def summarizeByClass(dataset):
separated = separateByClass(dataset)
summaries = {} for classValue, instances in separated.items():
summaries[classValue] = summarize(instances) return summaries
def calculateProbability(x, mean, stdev):
exponent = math.exp(-(math.pow(x-mean,2)/(2*math.pow(stdev,2)))) return (1 / (math.sqrt(2*math.pi) * stdev)) * exponent
def calculateClassProbabilities(summaries, inputVector):
probabilities = {} for classValue, classSummaries in summaries.items():
probabilities[classValue] = 1
for i in range(len(classSummaries)):
mean, stdev = classSummaries[i]
x = inputVector[i]
probabilities[classValue] *= calculateProbability(x, mean, stdev) return probabilities
def predict(summaries, inputVector):
probabilities = calculateClassProbabilities(summaries, inputVector)
bestLabel, bestProb = None, -1
for classValue, probability in probabilities.items(): if bestLabel is None or probability > bestProb:
bestProb = probability
bestLabel = classValue return bestLabel
def getPredictions(summaries, testSet):
predictions = [] for i in range(len(testSet)):
result = predict(summaries, testSet[i])
predictions.append(result) return predictions
def getAccuracy(testSet, predictions):
correct = 0
for i in range(len(testSet)): if testSet[i][-1] == predictions[i]:
correct += 1
return (correct/float(len(testSet))) * 100.0
def main():
filename = 'pima-indians-diabetes.data.csv'
splitRatio = 0.67
dataset = loadCsv(filename)
trainingSet, testSet = splitDataset(dataset, splitRatio)
print('Split {0} rows into train={1} and test={2} rows'.format(len(dataset), len(trainingSet), len(testSet))) # prepare model
summaries = summarizeByClass(trainingSet) # test model
predictions = getPredictions(summaries, testSet)
accuracy = getAccuracy(testSet, predictions)
print('Accuracy: {0}%'.format(accuracy))
main()运行结果：
Split 768 rows into train=514 and test=254 rows Accuracy: 68.11023622047244%
四、 后续扩展
到此，你已经使用Python一步步完成了高斯版本的朴素贝叶斯。
你可以进一步扩展算法实现：
1 计算所属类的概率：将一个数据样本归属于每个类的概率更新为一个比率。计算上就是将一个样本数据归属于某个类的概率，比上其归属于每一个类的概率的和。举例来说，一个样本属于类A的概率时0.02，属于类B的概率时0.001，那么样本属于类A的可能性是(0.02/(0.02+0.001))*100 大约为95.23%。
2 对数概率：对于一个给定的属性值，每个类的条件概率很小。当将其相乘时结果会更小，那么存在浮点溢出的可能（数值太小，以至于在Python中不能表示）。一个常用的修复方案是，合并其概率的对数值。可以研究实现下这个改进。
3 名词属性：改进算法实现，使其支持名词属性。这是十分相似的，你所收集的每个属性的摘要信息是对于每个类的类别值的比率。潜心学习参考文献来获取更多信息。
4 不同的密度函数（伯努利或者多项式）：我们已经尝试了高斯朴素贝叶斯，你也可以尝试下其他分布。实现一个不同的分布诸如多项分布、伯努利分布或者内核朴素贝叶斯，他们对于属性值的分布 和/或 与类值之间的关系有不同的假设。
作者：海天一树X
链接：https://www.jianshu.com/p/d2745c85bbd4