Ⅰ python 樸素貝葉斯怎樣獲得 概率結果
樸素：特徵條件獨立 貝葉斯：基於貝葉斯定理 根據貝葉斯定理，對一個分類問題，給定樣本特徵x，樣本屬於類別y的概率是 p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x) 在這里，x是一個特徵向量，將設x維度為M。
Ⅱ 樸素貝葉斯分類演算法預測具有屬性的人是否買電腦python
它是一種基於貝葉斯定理的分類技術，具有預測者之間的獨立性假設。簡單地說，樸素貝葉斯分類器假定類中的特定特徵的存在與任何其他特徵的存在無關。例如，水果如果是紅色的、圓的、直徑約3英寸的，那麼久可以被認為是一個蘋果。即使這些特徵彼此依賴或存在其他特徵，樸素貝葉斯分類器將考慮所有這些屬性來獨立地區分這種水果是蘋果的概率。
樸素貝葉斯模型易於建立，特別適用於非常大的數據集。雖然簡單，但樸素貝葉斯是已知的高性能甚至高度復雜的分類方法。
Bayes定理為P（C）、P（X）和P（X，C）的後驗概率p（C* x）的計算提供了一種途徑。請看下面的方程式：
機器學習演算法：樸素貝葉斯｜python與r語言代碼實現
在這里，
P（C x）是給定（屬性）的類（目標）的後驗概率。
P（C）是類的先驗概率。
P（x，c）是預測給定類的概率。
P（x）是預測器的先驗概率。
例子：讓我們用一個例子來理解它。下面我有一個訓練數據集的天氣和相應的目標變數「玩」。現在，我們需要根據天氣情況來判斷玩家是否想玩。讓我們按照下面的步驟來執行它。
步驟1：將數據集轉換為頻率表
步驟二：通過發現陰暗概率＝0.29和概率為0.64的概率來創建似然表。
機器學習演算法：樸素貝葉斯｜python與r語言代碼實現
步驟三：使用樸素貝葉斯方程計算每個類的後驗概率。具有最高後驗概率的類是預測的結果。
問題：如果天氣晴朗，玩家會想玩，這個說法是正確的嗎？
我們可以用上面討論的方法求解它，所以P(Yes | Sunny) = P( Sunny | Yes) * P(Yes) / P (Sunny)
這里我們有P (Sunny |Yes) = 3/9 = 0.33, P(Sunny) = 5/14 = 0.36, P( Yes)= 9/14 = 0.64 得出， P (Yes | Sunny) = 0.33 * 0.64 / 0.36 = 0.60，具有較高的概率。
樸素貝葉斯使用類似的方法來預測基於不同屬性的不同類別的概率。該演算法主要用於文本分類，存在多類問題。
Ⅲ pylosuite如何構建貝葉斯樹
方法如下：
在Python中進行基於貝葉斯網路的推斷和分析旁襲可以考慮使用PyBBN包，該包提供的功能支持精確和近似兩種推斷方式。需要說明的是，PyBBN包中的精確推斷要求所談山有的隨機變數都必須是離散的，而近似推斷則僅支持連續隨機變數的情況。此外，PyBBN包中實現精確推斷所採用的演算法是聯結樹(Junction Tree)演算法，這是除之前文章中介紹的消去法(參見文獻【1】)之外的另一種貝葉斯網路推斷算。但無論是何種推斷演算法，只要是精確推斷，那麼所得之結果就都是一樣的。PyBBN包中的近似推斷是基於吉布斯含啟中采樣演算法實現的(關於吉布斯采樣的原理可以參見文獻【2】)。
Pocsuite 是由知道創宇404實驗室打造的一款開源的遠程漏洞測試框架。
Ⅳ 怎麼使用貝葉斯決策在python中運行
不是版本的問題 ，有兩種可能 1，你的可能前面不用 加 python的 2，你把你的2.6.2卸載調，再裝一次
Ⅳ 請問你會用python實現貝葉斯網路了嗎
名函數有個限制，就是只能有一個表達式，不用寫return，返回值就是該表達式的結果。
Ⅵ 線性代數大師貝葉斯重出江湖，python中的樸素貝葉斯還那麼難嗎
本教程將使您了解如何使用 Python 的 Scikit-learn 包構建和評估樸素貝葉斯分類器。
假設您是產品經理，您想將客戶評論分為正面和負面類別。 或者作為貸款經理，您想確定哪些貸款申請人是安全的還是有風險的？ 作為醫療保健分析師，您希望預測哪些患者可能患有糖尿病。 所有示例都存在對評論、貸款申請人和患者進行分類的相同問題。
樸素貝葉斯是最直接、最快速的分類演算法，適用於大量數據。 樸素貝葉斯分類器成功地用於各種應用，例如垃圾郵件過濾、文本分類、 情感 分析和推薦系統。 它使用貝葉斯概率定理來預測未知類。
在本教程中，您將了解以下所有內容：
無論何時執行分類，第一步都是了解問題並識別潛在的特徵和標簽。 特徵是影響標簽結果的那些特徵或屬性。 例如，在貸款分配的情況下，銀行經理確定客戶的職業、收入、年齡、地點、以前的貸款 歷史 、交易 歷史 和信用評分。 這些特徵被稱為幫助模型對客戶進行分類的特徵。
分類有兩個階段，學習階段和評估階段。 在學習階段，分類器在給定的數據集上訓練其模型，在評估階段，它測試分類器的性能。 性能是根據各種參數進行評估的，例如准確度、誤差、精度和召回率。
2 什麼是樸素貝葉斯分類器？
樸素貝葉斯是一種基於貝葉斯定理的統計分類技術。 它是最簡單的監督學習演算法之一。 樸素貝葉斯分類器是一種快速、准確和可靠的演算法。 樸素貝葉斯分類器在大型數據集上具有很高的准確性和速度。
樸素貝葉斯分類器假設類中特定特徵的效果獨立於其他特徵 。 例如，貸款申請人是否可取取決於他/她的收入、以前的貸款和交易 歷史 、年齡和位置。 即使這些特徵相互依賴，這些特徵仍然被獨立考慮 。 這個假設簡化了計算，這就是為什麼它被認為是「樸素」的。 這種假設稱為類條件獨立 。
此節涉及大量線性代數與概率的知識，對理論研究有高要求的讀者可參考更專業的書籍，只關心如何應用的讀者可以跳過此節。我也只關心應用，因此，咱們一起跳過此節吧。留個標題只為結構完整性。哈哈哈 希望數學老師原諒我
4 Scikit-learn 中的分類器構建
1）定義數據集
在此示例中，您可以使用具有三列的虛擬數據集：天氣、溫度和是否出去玩。 前兩個是特徵（天氣、溫度），另一個是標簽。
2）編碼特徵
首先，您需要將這些字元串標簽轉換為數字。 例如：'Overcast', 'Rainy', 'Sunny' as 0, 1, 2。這稱為標簽編碼。 Scikit-learn 提供了 LabelEncoder 庫，用於對標簽進行編碼，其值在 0 到 1 之間，小於離散類的數量。
同樣，您也可以對 temp 和 play 列進行編碼。
現在將這兩個特徵（天氣和溫度）組合在一個變數（元組列表）中。
3）生成模型
在以下步驟中使用樸素貝葉斯分類器生成模型：
這里，1 表示玩家可以「出去玩」。
到目前為止，您已經學習了使用二進制標簽的樸素貝葉斯分類。 現在您將了解樸素貝葉斯中的多類分類。 這被稱為多項樸素貝葉斯分類。 例如，如果您想對有關技術、 娛樂 、政治或 體育 的新聞文章進行分類。
在模型構建部分，您可以使用葡萄酒數據集，這是一個非常著名的多類分類問題。 「這個數據集是對在義大利同一地區種植但來自三種不同品種的葡萄酒進行化學分析的結果。」
數據集包含 13 個特徵（酒精、蘋果酸、灰分、alcalinity_of_ash、鎂、總酚、黃酮類化合物、非黃酮類酚、原花青素、顏色強度、色調、od280/od315_of_diluted_wines、脯氨酸）和葡萄酒品種類型。 該數據有3種酒類Class_0、Class_1和Class_3。 在這里，您可以建立一個模型來對葡萄酒的類型進行分類。
該數據集在 scikit-learn 庫中可用。
1）載入數據
讓我們首先從 scikit-learn 數據集中載入所需的 wine 數據集。
2） 探索 數據
您可以列印目標和特徵名稱，以確保您擁有正確的數據集，如下所示：
稍微 探索 一下您的數據總是不會錯的，這樣您就知道自己在處理什麼。 在這里，您可以看到列印了數據集的前五行，以及整個數據集的目標變數。
3）拆分數據
首先，您將列分為因變數和自變數（或特徵和標簽）。 然後將這些變數拆分為訓練集和測試集。
4）生成模型
拆分後，您將在訓練集上生成一個隨機森林模型，並對測試集特徵進行預測。
5）評估模型
模型生成後，使用實際值和預測值檢查准確性。
5 零概率問題
假設數據集中沒有風險貸款的元組，在這種情況下，後驗概率為零，模型無法做出預測。 這個問題被稱為零概率，因為特定類的出現為零。
此類問題的解決方案是拉普拉斯校正（Laplacian correction）或拉普拉斯變換（Laplace Transformation）。 拉普拉斯校正是平滑技術之一。 在這里，您可以假設數據集足夠大，每個類添加一行不會對估計的概率產生影響。 這將克服概率值為零的問題。
例如：假設對於有風險的類貸款，資料庫中有 1000 個訓練元組。 在這個資料庫中，收入列有 0 個元組代表低收入，990 個元組代表中等收入，10 個元組代表高收入。 在沒有拉普拉斯校正的情況下，這些事件的概率為 0、0.990（來自 990/1000）和 0.010（來自 10/1000）
現在，對給定的數據集應用拉普拉斯校正。 讓我們為每個收入-價值對再添加 1 個元組。 這些事件的概率：
6 優點
在本教程中，您了解了樸素貝葉斯演算法、它的工作原理、樸素貝葉斯假設、問題、實現、優點和缺點。 在此過程中，您還學習了 scikit-learn 中二元和多項類的模型構建和評估。
樸素貝葉斯是最直接和最有效的演算法。 盡管機器學習在過去幾年取得了重大進展，但它已經證明了它的價值。 它已成功部署在從文本分析到推薦引擎的許多應用程序中。
Ⅶ 樸素貝葉斯分類演算法的sklearn實現
1、背景
《機器學習實戰》當中，用python根據貝葉斯公式實現了基本的分類演算法。現在來看看用sklearn，如何實現。還拿之前的例子，對帖子的分類。數據如下：
補充：題目的值左邊是幾個人的評論，右邊是評論屬於侮辱類（1）、正常類（0），需要進行文本分類，且再有新的文本過來時能自動劃分至0或1。
2、分類
（1）演算法的准備
通過查看sklearn的訓練模型函數，fit(X, Y)，發現只需要准備兩個參數。一個是數據的矩陣，另一個是數據的分類數組。首先就是將以上的文本轉化成矩陣。
在前一章其實已經講解過如何將文本轉化成矩陣。這里將示意的再補充下。
a.首先選取所有的單詞，形成列，也可理解為屬性。例如：
b.其次將遍歷每個文本，填滿上述列的值。文本出現過列的次，填一。沒有出現過填0。比如第一句就是：my dog has flea problems help please，可表示為：
同理所有的文本都可如此表示，所以就形成了一個數字的矩陣。
（2）beyes模型的選擇
在完成數據的准備以後，就可以直接調用sklearn的模型和函數完成模型的訓練啦。但在beyes模型的選擇的時候發現，beyes下有多個模型可選擇，所以這個會讓人糾結。接下來共同了解下這些模型：
a.高斯模型（GaussianNB）
高斯模型是對於每個屬性的值是連續的，且服從高斯分布時可使用：
比如人的身高，比如花的高度等等。當然你也可將這些數據離散化，比如按等距劃分、等頻劃分成離散的值，但可能效果都沒有直接用高斯模型來計算的好。
用法：class sklearn.naive_bayes.GaussianNB
參數：無
b.多項式模型（MultinominalNB）
如果大部分是多元離散值，則採用多項式模型要好些。多項式模型，通常就是構造參數向量，然後通過極大似然估計來尋求參數的最有值。
這里只簡單的略列一些公式，具體可查詢更多資料。從這個計算過程中可得出，這里引入啦一個平滑先驗值alpha，這個值在模型訓練的時候也會用到。通常alpha>0，可引入不在訓練集的特徵，尤其當alpha=1，成為拉普拉絲平滑。具體alpha取值對模型的影響可附件的圖。
用法：class sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha=1.0,fit_prior=True,class_prior=None)
參數：
alpha：浮點數，就是上述說的引入平滑的值；
fit_prior：bool值，如果為Ture，則不用去學習P(y=ck),以均勻分布替代，否則則去學習P（y=ck）（不懂）
class_prior:一個數組。它指定了每個分類的先驗概率P(y=c1),P(y=c2)…..,若指定了該參數
則每個分類的先驗概率無需學習 （不懂）
c.伯努利模型（BernoulliNB）
如果特徵值為二元離散值或是稀疏的多元離散值，則可採用伯努利模型。
公式：class sklearn.naive_bayes.BernoulliNB(alpha=1.0,binarize=0.0,fit_prior=Ture,
class_prior=None)
參數：
binarize:一個浮點數或者None，如果為浮點數則以該數值為界，特徵值大於它的取1，小於的為0 。如果為None，假定原始數據已經二值化
其它參數同上。
通過以上的模型對比和分析，由於文本分析轉化後是很多二項取值的稀疏矩陣，因此選取伯努利模型效果會更佳。
補充：alpha、binarize值對模型效果的影響
Ⅷ 樸素貝葉斯分類器（Python實現+詳細源碼原理）
1、貝葉斯公式的本質： <u>由因到果，由果推因</u>
2、貝葉斯公式：
[圖片上傳中...(wps6.png-5fd624-1618488341725-0)]
1、樸素貝葉斯公式
x1，x2,...xn為特徵集合，y為分類結果
樸素貝葉斯假設各個特徵之間相互獨立
分母相同情況下，我們只要保證分子最大
訓練數據集
long,not_long,sweet,not_sweet,yellow,not_yellow,species
400,100,350,150,450,50,banana
0,300,150,150,300,0,orange
100,100,150,50,50,150,other_fruit
測試數據集
long,sweet,yellow
not_long,not_sweet,not_yellow
not_long,sweet,not_yellow
not_long,sweet,yellow
not_long,sweet,yellow
not_long,not_sweet,not_yellow
long,not_sweet,not_yellow
long,not_sweet,not_yellow
long,not_sweet,not_yellow
long,not_sweet,not_yellow
long,not_sweet,yellow
not_long,not_sweet,yellow
not_long,not_sweet,yellow
long,not_sweet,not_yellow
not_long,not_sweet,yellow
結果
特徵值：[not_long, not_sweet, not_yellow]
預測結果：{'banana': 0.003, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：other_fruit
特徵值：[not_long, sweet, not_yellow]
預測結果：{'banana': 0.006999999999999999, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.05625000000000001}
水果類別：other_fruit
特徵值：[not_long, sweet, yellow]
預測結果：{'banana': 0.063, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：orange
特徵值：[not_long, sweet, yellow]
預測結果：{'banana': 0.063, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：orange
特徵值：[not_long, not_sweet, not_yellow]
預測結果：{'banana': 0.003, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：other_fruit
特徵值：[long, not_sweet, not_yellow]
預測結果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：other_fruit
特徵值：[long, not_sweet, not_yellow]
預測結果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：other_fruit
特徵值：[long, not_sweet, not_yellow]
預測結果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：other_fruit
特徵值：[long, not_sweet, not_yellow]
預測結果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：other_fruit
特徵值：[long, not_sweet, yellow]
預測結果：{'banana': 0.108, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.00625}
水果類別：banana
特徵值：[not_long, not_sweet, yellow]
預測結果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}
水果類別：orange
特徵值：[not_long, not_sweet, yellow]
預測結果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}
水果類別：orange
特徵值：[long, not_sweet, not_yellow]
預測結果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：other_fruit
特徵值：[not_long, not_sweet, yellow]
預測結果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}
水果類別：orange
Ⅸ 用Python的sklearn包實現樸素貝葉斯多項式模型， predict_proba裡面有1
python的機器學習模塊sklearn（Google公司開始投資，是大數據戰略的一個步驟）可以用於模式識別，用在一般知識發現，例如戶外參與人口的類型，sklearn包自己帶了兩個數據集，其中一個是鳶尾花資料庫（iris，鳶尾花）
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_irises()
#把鳶尾花數據集載入
data = iris.data
#可以用dir(data)查看數據集的性質其中包括max最大，mean中值等等
data.shape
#返回值：（150，4）表示150個觀察值，4個特徵設定萼片和花瓣的長寬；
pylab.imshow(digits.images[-1], cmap = pylab.cm_gray_r)