朴素贝叶斯分类器

1、加载训练数据集，用于训练分类器

#加载数据集，用于训练分类器
def loadDataSet():
    # 分词后的数据，一共有六个向量
    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']]
    #每个向量对应的类别标签
    classVec = [0,1,0,1,0,1]    #1 is abusive, 0 not
    return postingList,classVec

2、去除训练数据集的重复词，并且添加到一个列表中

#处理数据集，去除所有分词向量的重复词，添加到一个列表中
#先创建一个集合筛选出不重复的词向量，然后转为列表
def createVocabList(dataSet):
    #这里的集合里面也是列表
    vocabSet = set([])  #create empty set
    for document in dataSet:
        #利用并集将每个向量添加到set集合中
        vocabSet = vocabSet | set(document) #union of the two sets
    return list(vocabSet)

if __name__ == '__main__':
    postingList,classVec = loadDataSet()
    print(postingList,classVec)
    vocaList = createVocabList(postingList)
    print(vocaList)
'''
['food', 'garbage', 'to', 'has', 'my', 'maybe', 'stop', 'so', 'him', 'posting', 'cute', 'flea', 'quit', 'help', 'I', 'love', 'park', 'stupid', 'is', 'how', 'problems', 'dog', 'licks', 'dalmation', 'steak', 'take', 'please', 'worthless', 'mr', 'not', 'buying', 'ate']
'''

3、将输入文本转化为0/1向量

#统计待分类的词向量在词列表中是否出现
def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet):
    #初始化词列表的出现次数为0
    returnVec = [0] * len(vocabList)
    for word in inputSet:
        if word in vocabList:
            #检查输入文本是否存在于词列表中
            returnVec[vocabList.index(word)] = 1
        else:
            print ("the word: %s is not in my Vocabulary!" % word)
    return returnVec

if __name__ == '__main__':
    postingList,classVec = loadDataSet()
    vocaList = createVocabList(postingList)
    returnVec = setOfWords2Vec(vocaList,postingList[0])
    print(returnVec)
'''[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0]'''

4、计算输入文档属于侮辱性文档的概率p(ci),以及在已知该文档属于侮辱性文档的情况下，计算每个单词属于侮辱性的概率P(w/ci)

 

 

#朴素贝叶斯分类器训练函数，根据训练数据集训练得到分类器
#trainMatrix 所有文档的词条向量
#trainCategory 每篇文档对应的类别标签向量组成的矩阵
def trainNB0(trainMatrix, trainCategory):
    #文档数目
    numTrainDocs = len(trainMatrix)
    #每篇文档的单词数
    numWords = len(trainMatrix[0])
    #侮辱性文档占总文档数的比例（因为侮辱性文档标签为1，加起来就是文档总数）
    pAbusive = sum(trainCategory) / float(numTrainDocs)
    p0Num = zeros(numWords)
    p1Num = zeros(numWords)  # change to ones()
    p0Denom = 0.0
    p1Denom = 0.0  # change to 2.0
    for i in range(numTrainDocs):
        #如果该文档属于类别1
        if trainCategory[i] == 1:
            #将该文档的词向量添加到向量p1Num中
            #p1Num向量为1行numWords列
            #最后p1Num为所有属于类别1的所有文档的词向量之和
            #因为这里的输入文本trainMatrix[i]已经转换为了0/1向量
            #eg:[0,0,0,0,0,0,0,0] + [1,0,1,1,0,0,0,0]+[1,1,1,1,0,0,0,0]+......
            #这里的p1Num为已知文档类型，求各个单词在词库中出现的总数
            p1Num += trainMatrix[i]
            #侮辱类的总单词数
            p1Denom += sum(trainMatrix[i])
        else:
            #否则如果是类别0，则将该文档的词向量添加到向量p0Num
            p0Num += trainMatrix[i]
            #然后将该文档的所有词向量加起来给p0Num
            p0Denom += sum(trainMatrix[i])
    #p1Vect也是一个向量
    p1Vect = p1Num / p1Denom  # change to log()
    p0Vect = p0Num / p0Denom  # change to log()
    #pAbusive 侮辱性文档占所有文档数的概率
    #p0Vect  已知该文档属于侮辱性文档的情况下，词汇表中的每个单词属于侮辱性的概率
    #p1Vect  已知该文档属于侮辱性文档的情况下，词汇表中的每个单词不属于侮辱性的概率
    return p0Vect, p1Vect, pAbusive

5、针对第四步需要对两个地方进行优化

   p0Num = ones(numWords)
    p1Num = ones(numWords)  # change to ones()
    p0Denom = 2.0
    p1Denom = 2.0  # change to 2.0

采用拉普拉斯平滑，在分子上添加a(一般为1)，分母上添加ka(k表示类别总数)，即在这里将所有词的出现数初始化为1，并将分母初始化为2*1=2

    p1Vect = [math.log(x) for x in (p1Num / p1Denom)]
    p0Vect = [math.log(x) for x in (p0Num / p0Denom)]

由于有的单词出现的概率很小，导致乘积在四舍五入的情况下导致下溢出

if __name__ == '__main__':
    postingList,classVec = loadDataSet()
    print(postingList,classVec)
    vocaList = createVocabList(postingList)
    print(vocaList)  
    returnVec = setOfWords2Vec(vocaList,postingList[0])
    #trainMat 所有的文档矩阵
    trainMat = []
    for postDoc in postingList:
        trainMat.append(setOfWords2Vec(vocaList,postDoc))
    print(trainMat)
    p0Vect, p1Vect, pAbusive = trainNB0(trainMat, classVec)
    print('已知该文档属于侮辱性文档的情况下，词汇表中的每个单词属于侮辱性的概率:',p0Vect)
    print('已知该文档属于侮辱性文档的情况下，词汇表中的每个单词不属于侮辱性的概率:', p1Vect)
    print('侮辱性文档占所有文档数的概率:',pAbusive)
 

6、根据trainNB0（）函数返回的p(wi|c0)，p(wi/c1),p(c1) 判断待分类文档是否属于污蔑行文档

#@vec2Classify:待测试分类的词条向量
#@p0Vec:类别0所有文档中各个词条出现的频数p(wi|c0)
#@p1Vec:类别1所有文档中各个词条出现的频数p(wi|c1)
#@pClass1:类别为1的文档占文档总数比例p(c1)

def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1):
    # 根据朴素贝叶斯分类函数分别计算待分类文档属于类1和类0的概率
    #vec2Classify * p1Vec得到的是p(w/ci)
    #由于贝叶斯p(w/c)=p(w1，w2,w3..../c1)=p(w1)/p(c1) * p(w2)/p(c1) * .....
    #由于这里的每一项p(w1)/p(c1)是一个对数，所以最后需要加起来
    #最后由公式：p(w/c)*p(c) 还需要乘以p(c1)  对于对数而言，就是相加
    #最后根据公式p(c/w) = p(w/c)*p(c)  /   p(w)
    #p1就是该文档属于污蔑性文档的概率
    p1 = sum(vec2Classify * p1Vec) + log(pClass1)  # element-wise mult
    #p0就是该文档不属于污蔑行文档的概率
    p0 = sum(vec2Classify * p0Vec) + log(1.0 - pClass1)
    if p1 > p0:
        return 1
    else:
        return 0

7、封装函数的所有操作，便于分类测试

def testingNB():
    #获取训练数据集的文档矩阵，和类标签矩阵
    listOPosts, listClasses = loadDataSet()
    #将文档矩阵转换为一个不重复的列表
    myVocabList = createVocabList(listOPosts)
    trainMat = []
    for postinDoc in listOPosts:
        #根据postinDoc是否在myVocabList，将postinDoc转换为0/1向量
        trainMat.append(setOfWords2Vec(myVocabList, postinDoc))
    #将文档矩阵和类标签向量转为数组,利用trainNB0()得到
    '''#@p0Vec:类别0所有文档中各个词条出现的频数p(wi|c0)
        #@p1Vec:类别1所有文档中各个词条出现的频数p(wi|c1)
        #@pClass1:类别为1的文档占文档总数比例p(c1)'''
    p0V, p1V, pAb = trainNB0(array(trainMat), array(listClasses))
    #测试文档
    testEntry = ['love', 'my', 'dalmation']
    #将测试文档转换为0/1向量矩阵，并且转为数组的形式
    thisDoc = array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))
    #对测试文档进行分类
    print (testEntry, 'classified as: ', classifyNB(thisDoc, p0V, p1V, pAb))
    #第二个测试文档
    testEntry = ['stupid', 'garbage']
    #转换为0/1词条向量
    thisDoc = array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))
    print (testEntry, 'classified as: ', classifyNB(thisDoc, p0V, p1V, pAb))

if __name__ == '__main__':
    postingList,classVec = loadDataSet()
    print(postingList,classVec)
    vocaList = createVocabList(postingList)
    print(vocaList)  
    returnVec = setOfWords2Vec(vocaList,postingList[0])
    #trainMat 所有的文档矩阵
    trainMat = []
    for postDoc in postingList:
        trainMat.append(setOfWords2Vec(vocaList,postDoc))
    p0Vect, p1Vect, pAbusive = trainNB0(trainMat, classVec)
    testingNB()
'''
    ['love', 'my', 'dalmation'] classified as:  0
    ['stupid', 'garbage'] classified as:  1
    '''

8、优化特征的标准：从根据每个词是否出现为特征（文档词集模型）转为---》统计每个词出现的次数为特征

#文档词袋模型，从根据每个词是否出现为特征（文档词集模型）转为---》统计每个词出现的次数为特征
def bagOfWords2VecMN(vocabList, inputSet):
    #建立一个和词集列表等长的行向量，初始化每个词的出现次数为0
    returnVec = [0] * len(vocabList)
    #遍历输入集统计输入集中的单词在词列表中出现的次数
    for word in inputSet:
        if word in vocabList:
            #vocabList.index(word)返回word在vocablist的索引值
            returnVec[vocabList.index(word)] += 1
    return returnVec

为此朴素贝叶斯分类器就完全实现了

接下来利用我们构建的分类器过滤垃圾邮件

9、准备数据，切分文本

def textParse(bigString):  # input is big string, #output is word list
    import re
    #这里的r表示原生字符串 分隔规则：匹配任意字母数字下划线 进行分隔
    listOfTokens = re.split(r'\W*', bigString)
    #选出长度大于2的字符串并且转化为小写
    return [tok.lower() for tok in listOfTokens if len(tok) > 2]

10、垃圾邮件测试函数

def spamTest():
    docList = [];
    classList = [];
    fullText = []
    for i in range(1, 26):
        #依次打开spam目录下的每个txt文件，并且读取内容
        #按照分隔规则，将文本进行切割，得到一个列表
        wordList = textParse(open('email/spam/%d.txt' % i).read())
        #将每个切割后的文本作为一个整体的列表添加到doclist列表里面
        docList.append(wordList)
        #将所有切割后的文本添加具体的元素内容到fullText
        fullText.extend(wordList)
        #标签列表添加标签1
        classList.append(1)
        #打开ham文件夹下的所有txt文件，读取内容
        #进行切割文本
        wordList = textParse(open('email/ham/%d.txt' % i).read())
        #将每个文本作为整体加入到wordlist
        docList.append(wordList)
        #将每个文本的内容加入到wordlist
        fullText.extend(wordList)
        #标签列表添加标签0
        classList.append(0)
    #处理数据集doclist,去除重复，并且将所有的文本单词向量添加到一个列表
    vocabList = createVocabList(docList)  # create vocabulary
    #0-49
    trainingSet = range(50);
    testSet = []  # create test set
    #0-9
    #从trainingset集合里面随机选择10个数添加到testset列表里面
    for i in range(10):
        #uniform() 方法将随机生成下一个实数，它在 [x, y) 范围内。
        #random.uniform()返回一个浮点数
        #获取随机下标
        randIndex = int(random.uniform(0, len(trainingSet)))
        testSet.append(trainingSet[randIndex])
        #删除选出的随机数，防止下次再次选出
        del (trainingSet[randIndex])

    trainMat = [];
    trainClasses = []
    #遍历剩下的trainingSet的40个整数
    for docIndex in trainingSet:  # train the classifier (get probs) trainNB0
        #遍历doclist的40个文本，统计他们在词典vocabList每个单词出现的次数
        #将每个文本对应的词典次数向量添加到trainmat
        trainMat.append(bagOfWords2VecMN(vocabList, docList[docIndex]))
        #将40个文本对应标签也添加到trainClasses标签列表里面
        trainClasses.append(classList[docIndex])
    #将所有文本对应的词袋向量以及标签矩阵转为数组计算概率
    p0V, p1V, pSpam = trainNB0(array(trainMat), array(trainClasses))
    errorCount = 0
    #遍历选出的10个测试整数
    for docIndex in testSet:  # classify the remaining items
        #同样的将对应的文本添转为词袋向量
        wordVector = bagOfWords2VecMN(vocabList, docList[docIndex])
        #利用测试集进行分类
        if classifyNB(array(wordVector), p0V, p1V, pSpam) != classList[docIndex]:
            errorCount += 1
            print ("classification error", docList[docIndex])
    print ('the error rate is: ', float(errorCount) / len(testSet))
    # return vocabList,fullText

到这里垃圾邮件的过滤也已经完成了

下面展示贝叶斯另外一个功能根据个人广告获取区域倾向

1、统计高频词

#统计高频词
def calcMostFreq(vocabList,fullText):
    import operator
    #创建一个空字典，用于装取词典里面每个单词在fulltext里面出现的次数
    freqDict = {}
    for token in vocabList:
        #直接使用count()函数统计文本fulltext中具体单词出现的次数
        freqDict[token]=fullText.count(token)
    #freqDict.iteritems()返回一个迭代器
    #key=operator.itemgetter(1)根据字典的第二个域排序：也就是单词出现的次数
    #参考博客：http://blog.csdn.net/dongtingzhizi/article/details/12068205
    '''orted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])
        参数解释：
        （1）iterable指定要排序的list或者iterable，不用多说；
        （2）cmp为函数，指定排序时进行比较的函数，可以指定一个函数或者lambda函数
        reverse参数就不用多说了，是一个bool变量，表示升序还是降序排列，默认为false（升序排列），定义为True时'''
    sortedFreq = sorted(freqDict.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    #返回前30个单词
    return sortedFreq[:30]