Python实现贝叶斯分类器
Python技术的文本分类方法
Python技术的文本分类方法随着电子文本内容的爆炸式增长，人们对于高效的文本分类方法的需求越来越迫切。
文本分类是一种将文本按照其语义和主题进行预先定义的类别划分的技术，可应用于信息检索、情感分析、垃圾邮件过滤等众多领域。
Python作为一种功能强大且易于上手的编程语言，为实现文本分类提供了各种灵活可靠的方法。
本文将介绍几种常用的Python技术的文本分类方法。
1. 词袋模型（Bag of Words）词袋模型是文本分类中应用最广泛的方法之一。
该方法将文本看作是一个词语的集合，而文本的特征表示则是单词的出现频率。
实现词袋模型的一种常见方法是使用Python中的CountVectorizer类。
这个类可将文本数据中的词语转换为特征向量，然后使用统计学算法训练分类器。
这个方法在文本分类中非常有效，然而它忽略了词语的顺序和语境信息。
2. TF-IDFTF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是另一种常用的文本分类方法，用于评估一个词语在文本中的重要性。
它通过计算词语的词频和逆文档频率，得出一个特征向量来表示文本。
在Python中的实现方式是使用TfidfVectorizer 类。
相比词袋模型，TF-IDF更加关注文本的主题和关键词，能够提供更准确的特征表示。
3. 朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类方法。
在文本分类中，朴素贝叶斯分类器被广泛应用于垃圾邮件过滤和情感分析等任务。
Python中的scikit-learn库提供了多种朴素贝叶斯分类器的实现，如MultinomialNB 和BernoulliNB。
这些分类器可以将文本转换为特征向量，并使用贝叶斯概率模型来进行训练和分类。
4. 支持向量机（SVM）支持向量机是一种强大的监督学习算法，也常用于文本分类。
SVM通过构建超平面将不同类别的样本点分开。
在文本分类中，支持向量机可以将文本数据转换为高维特征空间，并寻找最佳超平面来实现分类。
机器学习：贝叶斯分类器（二）——高斯朴素贝叶斯分类器代码实现
机器学习：贝叶斯分类器（⼆）——⾼斯朴素贝叶斯分类器代码实现⼀⾼斯朴素贝叶斯分类器代码实现⽹上搜索不调⽤sklearn实现的朴素贝叶斯分类器基本很少，即使有也是结合⽂本分类的多项式或伯努利类型，因此⾃⼰写了⼀遍能直接封装的⾼斯类型NB分类器，当然与真正的源码相⽐少了很多属性和⽅法，有兴趣的可以⾃⼰添加。
代码如下（有详细注释）：class NaiveBayes():'''⾼斯朴素贝叶斯分类器'''def __init__(self):self._X_train = Noneself._y_train = Noneself._classes = Noneself._priorlist = Noneself._meanmat = Noneself._varmat = Nonedef fit(self, X_train, y_train):self._X_train = X_trainself._y_train = y_trainself._classes = np.unique(self._y_train) # 得到各个类别priorlist = []meanmat0 = np.array([[0, 0, 0, 0]])varmat0 = np.array([[0, 0, 0, 0]])for i, c in enumerate(self._classes):# 计算每个种类的平均值，⽅差，先验概率X_Index_c = self._X_train[np.where(self._y_train == c)] # 属于某个类别的样本组成的“矩阵”priorlist.append(X_Index_c.shape[0] / self._X_train.shape[0]) # 计算类别的先验概率X_index_c_mean = np.mean(X_Index_c, axis=0, keepdims=True) # 计算该类别下每个特征的均值，结果保持⼆维状态[[3 4 6 2 1]]X_index_c_var = np.var(X_Index_c, axis=0, keepdims=True) # ⽅差meanmat0 = np.append(meanmat0, X_index_c_mean, axis=0) # 各个类别下的特征均值矩阵罗成新的矩阵，每⾏代表⼀个类别。
朴素贝叶斯原理、实例与Python实现
朴素贝叶斯原理、实例与Python实现初步理解⼀下：对于⼀组输⼊，根据这个输⼊，输出有多种可能性，需要计算每⼀种输出的可能性，以可能性最⼤的那个输出作为这个输⼊对应的输出。
那么，如何来解决这个问题呢？贝叶斯给出了另⼀个思路。
根据历史记录来进⾏判断。
思路是这样的：1、根据贝叶斯公式：P（输出|输⼊）=P（输⼊|输出）*P（输出）/P（输⼊）2、P（输⼊）=历史数据中，某个输⼊占所有样本的⽐例；3、P（输出）=历史数据中，某个输出占所有样本的⽐例；4、P（输⼊|输出）=历史数据中，某个输⼊，在某个输出的数量占所有样本的⽐例，例如：30岁，男性，中午吃⾯条，其中【30岁，男性就是输⼊】，【中午吃⾯条】就是输出。
⼀、条件概率的定义与贝叶斯公式⼆、朴素贝叶斯分类算法朴素贝叶斯是⼀种有监督的分类算法，可以进⾏⼆分类，或者多分类。
⼀个数据集实例如下图所⽰：现在有⼀个新的样本， X = (年龄：<=30, 收⼊：中，是否学⽣：是，信誉：中)，⽬标是利⽤朴素贝叶斯分类来进⾏分类。
假设类别为C(c1=是或 c2=否)，那么我们的⽬标是求出P(c1|X)和P(c2|X)，⽐较谁更⼤，那么就将X分为某个类。
下⾯，公式化朴素贝叶斯的分类过程。
三、实例下⾯，将下⾯这个数据集作为训练集，对新的样本X = (年龄：<=30, 收⼊：中，是否学⽣：是，信誉：中) 作为测试样本，进⾏分类。
我们可以将这个实例中的描述属性和类别属性，与公式对应起来，然后计算。
参考python实现代码#coding:utf-8# 极⼤似然估计朴素贝叶斯算法import pandas as pdimport numpy as npclass NaiveBayes(object):def getTrainSet(self):dataSet = pd.read_csv('F://aaa.csv')dataSetNP = np.array(dataSet) #将数据由dataframe类型转换为数组类型trainData = dataSetNP[:,0:dataSetNP.shape[1]-1] #训练数据x1,x2labels = dataSetNP[:,dataSetNP.shape[1]-1] #训练数据所对应的所属类型Yreturn trainData, labelsdef classify(self, trainData, labels, features):#求labels中每个label的先验概率labels = list(labels) #转换为list类型labelset = set(labels)P_y = {} #存⼊label的概率for label in labelset:P_y[label] = labels.count(label)/float(len(labels)) # p = count(y) / count(Y)print(label,P_y[label])#求label与feature同时发⽣的概率P_xy = {}for y in P_y.keys():y_index = [i for i, label in enumerate(labels) if label == y] # labels中出现y值的所有数值的下标索引for j in range(len(features)): # features[0] 在trainData[:,0]中出现的值的所有下标索引x_index = [i for i, feature in enumerate(trainData[:,j]) if feature == features[j]]xy_count = len(set(x_index) & set(y_index)) # set(x_index)&set(y_index)列出两个表相同的元素pkey = str(features[j]) + '*' + str(y)P_xy[pkey] = xy_count / float(len(labels))print(pkey,P_xy[pkey])#求条件概率P = {}for y in P_y.keys():for x in features:pkey = str(x) + '|' + str(y)P[pkey] = P_xy[str(x)+'*'+str(y)] / float(P_y[y]) #P[X1/Y] = P[X1Y]/P[Y]print(pkey,P[pkey])#求[2,'S']所属类别F = {} #[2,'S']属于各个类别的概率for y in P_y:F[y] = P_y[y]for x in features:F[y] = F[y]*P[str(x)+'|'+str(y)] #P[y/X] = P[X/y]*P[y]/P[X]，分母相等，⽐较分⼦即可，所以有F=P[X/y]*P[y]=P[x1/Y]*P[x2/Y]*P[y] print(str(x),str(y),F[y])features_label = max(F, key=F.get) #概率最⼤值对应的类别return features_labelif__name__ == '__main__':nb = NaiveBayes()# 训练数据trainData, labels = nb.getTrainSet()# x1,x2features = [8]# 该特征应属于哪⼀类result = nb.classify(trainData, labels, features)print(features,'属于',result)#coding:utf-8#朴素贝叶斯算法贝叶斯估计，λ=1 K=2， S=3；λ=1 拉普拉斯平滑import pandas as pdimport numpy as npclass NavieBayesB(object):def__init__(self):self.A = 1 # 即λ=1self.K = 2self.S = 3def getTrainSet(self):trainSet = pd.read_csv('F://aaa.csv')trainSetNP = np.array(trainSet) #由dataframe类型转换为数组类型trainData = trainSetNP[:,0:trainSetNP.shape[1]-1] #训练数据x1,x2labels = trainSetNP[:,trainSetNP.shape[1]-1] #训练数据所对应的所属类型Yreturn trainData, labelsdef classify(self, trainData, labels, features):labels = list(labels) #转换为list类型#求先验概率P_y = {}for label in labels:P_y[label] = (labels.count(label) + self.A) / float(len(labels) + self.K*self.A)#求条件概率P = {}for y in P_y.keys():y_index = [i for i, label in enumerate(labels) if label == y] # y在labels中的所有下标y_count = labels.count(y) # y在labels中出现的次数for j in range(len(features)):pkey = str(features[j]) + '|' + str(y)x_index = [i for i, x in enumerate(trainData[:,j]) if x == features[j]] # x在trainData[:,j]中的所有下标 xy_count = len(set(x_index) & set(y_index)) #x y同时出现的次数P[pkey] = (xy_count + self.A) / float(y_count + self.S*self.A) #条件概率#features所属类F = {}for y in P_y.keys():F[y] = P_y[y]for x in features:F[y] = F[y] * P[str(x)+'|'+str(y)]features_y = max(F, key=F.get) #概率最⼤值对应的类别return features_yif__name__ == '__main__':nb = NavieBayesB()# 训练数据trainData, labels = nb.getTrainSet()# x1,x2features = [10]# 该特征应属于哪⼀类result = nb.classify(trainData, labels, features)print(features,'属于',result)参考链接：https:///ten_sory/article/details/81237169。
Bayes分类器原理分析以及实现
Bayes分类器原理分析以及实现编程环境：python 3.7jupyter notebook⽂章说明：这⾥只是贝叶斯分类器的原理进⾏分析以及实现，重点关注其中的数学原理和逻辑步骤，在测试等阶段直接调⽤了python机器学习的库。
基本步骤：输⼊类数,特征数,待分样本数输⼊训练样本数和训练样本集计算先验概率计算各类条件概率密度计算各类的后验概率若按最⼩错误率原则分类,则根据后验概率判定若按最⼩风险原则分类,则计算各样本属于各类时的风险并判定# 导⼊基本库import pandas as pdimport numpy as npimport mathimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline%config InlineBackend.figure_format = 'png'数据预处理colume_names = ['','gender','height','weight','size']df= pd.read_excel('data/gender.xlsx',index_col=0,names=colume_names)df.head(5)gender height weight size1⼥163.062.036.02⼥158.042.036.03男168.067.042.04男180.067.041.05男180.075.046.0df.shape(571, 4)这⾥可以看到数据有4个维度，分别为性别、⾝⾼、体重、鞋码，共有571条记录。
下⾯做⼀些简单的处理：# 性别数据转换df.replace('男',1,inplace=True)df.replace('⼥',2,inplace=True)df.head(5)gender height weight size12163.062.036.022158.042.036.031168.067.042.041180.067.041.0gender height weight size 51180.075.046.0# 男⽣⼥⽣数据分开male_df = df.loc[df['gender']==1]female_df = df.loc[df['gender']==2]female_df.head(5)gender height weight size 12163.062.036.022158.042.036.092160.045.036.0102163.048.037.0112161.045.036.01、单个特征——⾝⾼为了更加深⼊得理解贝叶斯分类器原理，我们从简单的⼀维特征开始。
朴素贝叶斯分类器基本代码n折交叉优化
朴素贝叶斯分类器基本代码n折交叉优化⾃⼰也是刚刚⼊门。
没脸把⾃⼰的代码放上去，先⽤别⼈的。
加上⾃⼰的解析，挺全⾯的，希望有⽤。
import reimport pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.metrics import roc_auc_scorefrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.naive_bayes import MultinomialNB as MNB #朴素贝叶斯公式from sklearn.model_selection import cross_val_scoredef proces(review):#把review转成词序列review_text=re.sub("[^a-zA-Z]","",review) #⾮⼤⼩写字母的字符替换成空格#re.sub是正则表达式的函数，实现⽐普通字符串更强⼤的替换功能#print(review_text)words=review_text.lower().split() #全转换为⼩写后，根据空格分割单词#print(words)return wordstrain=pd.read_csv('train.csv',lineterminator='\n') #使⽤pandas的read读取⽂件，以换⾏符号为⽌为⼀段数据'''官⽅⽂件：pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer',names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None,mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None,true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False,skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True,na_filter=True, verbose=False, skip_blank_lines=True,parse_dates=False, infer_datetime_format=False, keep_date_col=False,date_parser=None, dayfirst=False, iterator=False, chunksize=None,compression='infer', thousands=None, decimal=b'.', lineterminator=None,quotechar='"', quoting=0, escapechar=None, comment=None, encoding=None,dialect=None, tupleize_cols=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True,skipfooter=0, doublequote=True, delim_whitespace=False,low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None）https:///sinat_35562946/article/details/81058221这个博客讲的还⾏'''print(train.head(5))x=train['review']#print(x)y=train['label']#print(y)'''x与y分离train中的记录和标签'''class_mapping = {'Negative': 0, 'Positive': 1}y=y.map(class_mapping)#把label中的Negative,Positive转换成0,1标签test=pd.read_csv('test.csv', lineterminator='\n')z=test['review']w=test['label']'''x与y分离test中的记录和标签'''w=w.map(class_mapping)train_data=[]for i in range(len(x)):train_data.append(''.join(proces(x[i]))) #⽤空格将train.data的list⾥的words串联在⼀起passtest_data=[]for i in range(len(z)):test_data.append(''.join(proces(z[i]))) #⽤空格将test_data的list⾥的words串联在⼀起passdata_all=train_data+test_data #所有词合并成⼤表data#print(data_all)#TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语，保留重要的词语。
数学建模常用的30个常用算法(python代码)
数学建模常用的30个常用算法(python代码) 数学建模中使用的算法涉及多个领域，包括优化、统计、机器学习等。
以下是一些在数学建模中常用的30个算法的简要说明和Python代码示例。
请注意，这只是一小部分，具体应用场景和需求可能需要使用其他算法。
1.线性规划（Linear Programming）:from scipy.optimize import linprog2.整数规划（Integer Programming）:from scipy.optimize import linprog3.非线性规划（Nonlinear Programming）:from scipy.optimize import minimize4.蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）:import numpy as np5.差分方程（Difference Equations）:import numpy as np6.梯度下降法（Gradient Descent）:import numpy as np7.贪心算法（Greedy Algorithm）:def greedy_algorithm(values, weights, capacity):n = len(values)ratio = [(values[i] / weights[i], i) for i in range(n)]ratio.sort(reverse=True)result = [0] * ntotal_value = 0current_weight = 0for _, i in ratio:if weights[i] + current_weight <= capacity: result[i] = 1current_weight += weights[i]total_value += values[i]return result, total_value8.动态规划（Dynamic Programming）:def dynamic_programming(weights, values, capacity): n = len(values)dp = [[0] * (capacity + 1) for _ in range(n + 1)]for i in range(1, n + 1):for w in range(capacity + 1):if weights[i - 1] <= w:dp[i][w] = max(dp[i - 1][w], values[i - 1] + dp[i - 1][w - weights[i - 1]])else:dp[i][w] = dp[i - 1][w]return dp[n][capacity]9.遗传算法（Genetic Algorithm）:import numpy as np10.模拟退火算法（Simulated Annealing）:import numpy as np11.马尔可夫链（Markov Chains）:import numpy as np12.蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search）:import numpy as np13.K均值聚类（K-means Clustering）:from sklearn.cluster import KMeans14.主成分分析（Principal Component Analysis）:from sklearn.decomposition import PCA15.支持向量机（Support Vector Machine）:from sklearn.svm import SVC16.朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）:from sklearn.naive_bayes import GaussianNB17.决策树（Decision Tree）:from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier18.随机森林（Random Forest）:from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier19.K最近邻算法（K-Nearest Neighbors）:from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier20.多层感知器（Multilayer Perceptron）:from sklearn.neural_network import MLPClassifier21.梯度提升机（Gradient Boosting）:from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier22.高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）:from sklearn.mixture import GaussianMixture23.时间序列分析（Time Series Analysis）:import statsmodels.api as sm24.马尔科夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo）:import pymc3 as pm25.局部最小二乘回归（Local Polynomial Regression）:from statsmodels.nonparametric.kernel_regression import KernelReg26.逻辑回归（Logistic Regression）:from sklearn.linear_model import LogisticRegression27.拉格朗日插值法（Lagrange Interpolation）:from scipy.interpolate import lagrange28.最小二乘法（Least Squares Method）:import numpy as np29.牛顿法（Newton's Method）:def newton_method(f, df, x0, tol=1e-6, max_iter=100):x = x0for i in range(max_iter):x = x - f(x) / df(x)if abs(f(x)) < tol:breakreturn x30.梯度下降法（Gradient Descent）:def gradient_descent(f, df, x0, learning_rate=0.01, tol=1e-6, max_iter=100):x = x0for i in range(max_iter):x = x - learning_rate * df(x)if abs(df(x)) < tol:breakreturn x以上代码只是简单示例，实际应用中可能需要根据具体问题进行调整和扩展。
python pymc3实例
Python是一种强大的编程语言，被广泛应用于数据分析、科学计算、人工智能等领域。
而pymc3则是一个Python库，用于概率编程和贝叶斯统计建模。
它以贝叶斯方法为基础，为用户提供了建立概率模型和进行贝叶斯推断的工具，可以用于解决复杂的统计问题。
本文将通过介绍pymc3的基本原理和实际应用，帮助读者了解如何使用pymc3进行概率编程和贝叶斯统计建模，并提供一些实际案例来演示pymc3的强大功能。
一、pymc3的基本原理pymc3是一个概率编程的工具，它基于Python语言，利用贝叶斯统计方法来进行概率建模和推断。
其基本原理可以归纳为以下几点：1. 概率建模：pymc3允许用户使用Python代码来构建概率模型，包括随机变量、概率分布和模型参数等。
用户可以根据具体的统计问题构建相应的概率模型，并使用pymc3提供的工具进行建模和推断。
2. 贝叶斯推断：通过概率建模，pymc3可以实现贝叶斯推断，即根据观测数据和先验知识来推断模型参数的后验分布。
这样可以获得更准确的估计结果，并量化参数估计的不确定性。
3. MCMC采样：pymc3使用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法来进行参数估计和后验推断。
MCMC是一种基于随机采样的方法，它可以从参数的后验分布中抽取样本，并用这些样本来估计参数的分布特征。
二、pymc3的实际应用pymc3可以应用于各种统计问题，包括回归分析、时间序列分析、分类模型等。
接下来，我们将通过几个实际案例来演示pymc3的应用。
1. 线性回归模型假设我们要建立一个线性回归模型，用于预测某个因变量Y与若干自变量X之间的关系。
我们可以使用pymc3来构建一个贝叶斯线性回归模型，并进行参数估计和预测分析。
我们需要定义模型的参数和先验分布。
假设Y服从正态分布，且均值与X之间存上线性关系，我们可以定义参数β和σ来描述这一关系。
我们可以利用pymc3提供的工具来构建模型，并使用MCMC方法来进行参数估计。
Python与朴素贝叶斯分类的应用
Python与朴素贝叶斯分类的应用导言Python是一种高级的、内容丰富的编程语言，最早由荷兰人Guido van Rossum在1989年创造。
Python与许多其他编程语言一样，可以用于各种任务，例如Web开发、数据分析、科学计算等等。
Python还广泛应用于人工智能领域，朴素贝叶斯分类就是Python中常用的一种算法。
朴素贝叶斯分类是一个简单而高效的机器学习模型，用于处理分类问题。
该算法的核心思想是基于特征和类别的条件概率对未知数据进行分类。
本文将探讨Python与朴素贝叶斯分类的应用，介绍朴素贝叶斯算法的基本概念，以及如何使用Python实现朴素贝叶斯算法进行分类。
朴素贝叶斯算法的基本概念朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，该算法假设数据集中所有特征都是独立的，从而简化了计算。
算法的核心思想是，根据先验概率和条件概率，计算出后验概率，以此来判断数据属于哪个类别。
在朴素贝叶斯算法中，我们需要计算先验概率、条件概率和后验概率。
其中，先验概率是在不知道数据属于哪个类别的情况下，每种类别的概率。
条件概率是在已知某种类别的情况下，数据拥有某个特征的概率。
后验概率是在知道特征和类别的情况下，数据属于某个类别的概率。
贝叶斯定理将这些概率联系在一起：P(Y|X) = P(X|Y) * P(Y) / P(X)其中，P(Y|X)是后验概率，即在已知特征和类别的情况下，数据属于某个类别的概率；P(X|Y)是条件概率，即在已知某种类别的情况下，数据拥有某个特征的概率；P(Y)是先验概率，即每种类别的概率；P(X)是样本空间中数据拥有某个特征的概率。
在分类问题中，我们需要计算出所有类别的后验概率，然后选择最大值作为分类结果。
因为贝叶斯定理假设每个特征是独立的，所以朴素贝叶斯算法的名称中含有“朴素”这个词。
如何使用Python实现朴素贝叶斯算法进行分类Python中有多个库可用于机器学习，其中就包括用于分类的朴素贝叶斯算法。
python库中的5种贝叶斯算法
python库中的5种贝叶斯算法Python是一种广泛使用的编程语言，拥有丰富的库和工具包，其中包括了多种贝叶斯算法。
贝叶斯算法是一类基于贝叶斯定理的统计学方法，可以用于分类、聚类、概率估计等任务。
在Python中，我们可以使用以下5种常见的贝叶斯算法来解决不同的问题。
1. 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）朴素贝叶斯算法是一种简单而有效的分类算法，它假设所有特征之间相互独立。
在文本分类、垃圾邮件过滤等任务中得到了广泛应用。
在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的`sklearn.naive_bayes`模块来实现朴素贝叶斯算法。
该模块提供了多种朴素贝叶斯分类器的实现，如高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。
2. 高斯朴素贝叶斯算法（Gaussian Naive Bayes）高斯朴素贝叶斯算法假设特征的概率分布服从高斯分布。
它常用于处理连续型特征的分类问题。
在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的`sklearn.naive_bayes.GaussianNB`类来实现高斯朴素贝叶斯算法。
该类提供了`fit`和`predict`等方法，可以用于拟合模型和进行预测。
3. 多项式朴素贝叶斯算法（Multinomial Naive Bayes）多项式朴素贝叶斯算法适用于处理离散型特征的分类问题，如文本分类中的词频统计。
在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的`sklearn.naive_bayes.MultinomialNB`类来实现多项式朴素贝叶斯算法。
该类同样提供了`fit`和`predict`等方法，可以用于拟合模型和进行预测。
4. 伯努利朴素贝叶斯算法（Bernoulli Naive Bayes）伯努利朴素贝叶斯算法适用于处理二值型特征的分类问题，如文本分类中的二进制词袋模型。
在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的`sklearn.naive_bayes.BernoulliNB`类来实现伯努利朴素贝叶斯算法。
multinomialnb python代码实现
multinomialnb python代码实现Title: Multinomial Naive Bayes Implementation in Python摘要：本文介绍如何在Python中实现多项式朴素贝叶斯分类器（multinomial naive bayes），一种基于概率的文本分类方法。
Abstract: This document introduces how to implement the multinomial naive bayes classifier in Python, a probabilistic text classification method.1.导入必要的库1.Import necessary libraries```pythonfrom sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizerfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.naive_bayes import MultinomialNBfrom sklearn.metrics import accuracy_score```2.准备数据集2.Prepare the dataset```pythoncorpus = ["这是一篇关于科技的文章。
","这是一篇关于体育的文章。
","这是一篇关于健康的文章。
",# 更多样本...]labels = [0, 1, 0, # 更多标签...```3.将文本数据转换为词频向量3.Convert text data to frequency vectors```pythonvectorizer = CountVectorizer()X = vectorizer.fit_transform(corpus)```4.将数据集分为训练集和测试集4.Split the dataset into training and test sets```pythonX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2, random_state=42)```5.创建多项式朴素贝叶斯分类器实例并训练5.Create a multinomial naive bayes classifier instance and train it```pythonclassifier = MultinomialNB()classifier.fit(X_train, y_train)```6.进行预测并计算准确率6.Make predictions and calculate the accuracy```pythony_pred = classifier.predict(X_test)accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print("Accuracy:", accuracy)```通过以上步骤，我们成功地在Python中实现了多项式朴素贝叶斯分类器，并使用它对文本数据进行了分类。
动态贝叶斯建模 python
动态贝叶斯建模可以使用Python中的PyMC3库来实现。
PyMC3是一个基于Python的概率编程库，它使用Theano作为计算引擎，支持贝叶斯统计模型的开发和推理。
下面是一个简单的动态贝叶斯模型的Python代码示例，用于预测一个时间序列数据：```pythonimport pymc3 as pmimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 生成模拟数据np.random.seed(0)n_timesteps = 100a = 0.9x = np.random.randn(n_timesteps)for t in range(1, n_timesteps):x[t] = a * x[t-1] + np.random.randn()# 构建动态贝叶斯模型with pm.Model() as model:# 定义先验分布mu = pm.Normal('mu', mu=0, sd=1)sigma = pm.HalfNormal('sigma', sd=1)phi = pm.Beta('phi', alpha=1, beta=1)# 定义状态方程x_t = pm.Normal('x_t', mu=mu + sigma * phi * x[t-1], sd=sigma, observed=x[t])# 进行推理和采样trace = pm.sample(2000, tune=1000)# 绘制后验分布pm.plot_posterior(trace)plt.show()```在上面的代码中，我们首先使用NumPy生成了一个时间序列数据，然后使用PyMC3构建了一个动态贝叶斯模型，其中先验分布、状态方程和推理采样过程都得到了定义。
最后，我们使用`pm.sample()`函数进行推理和采样，并使用`pm.plot_posterior()`函数绘制了后验分布图。
基于mapreduce的并行贝叶斯分类算法的设计与实现
基于mapreduce的并行贝叶斯分类算法的设计与实现随着大数据时代的到来，海量数据的处理和分析成为数据科学领域的一个重要问题。
在这个过程中，机器学习是一个非常重要的工具。
贝叶斯分类是机器学习中的一种重要技术，其核心思想是基于样本的先验概率和条件概率来进行分类。
为了处理大规模数据集，许多研究人员利用并行计算技术来进行优化。
本文提供了一种基于MapReduce 的并行贝叶斯分类算法的设计与实现。
一、贝叶斯分类算法的原理贝叶斯分类算法是一种基于概率的分类方法，可以根据一些已知的训练样本来计算出一个新样本属于不同类别的概率，并将其分到概率最大的类别中。
该算法的关键在于假设一个先验概率和条件概率模型，其中先验概率是每个类别在数据集中出现的频率，条件概率是指已知某个特征在某个类别下的频率。
假设对于一个新的数据样本，其特征向量为x = [x1, x2, ..., xn]，针对每个类别y，可以计算出其对应的条件概率，即P(x | y) ，由于每个数据点只属于一个类别，所以可以应用贝叶斯定理来计算在给定数据下，某个类别y的条件概率P(y | x)。
贝叶斯公式如下：P(y | x) = P(x | y) * P(y) / P(x)其中，P(y)是每个类别在数据集中的概率，P(x | y) 是在类别y下样本特征向量为x的条件概率，P(x) 为样本的边缘概率，即P(y | x) 对应的概率和。
二、并行贝叶斯分类算法的设计当数据集非常大时，贝叶斯分类算法的计算复杂度会很高，所以为了节约时间和资源，我们可以采用并行计算模型来提高算法的效率。
这里，我们采用了MapReduce模型进行并行计算。
MapReduce模型是一种分布式计算模型，可以将大规模的数据集分为若干个小数据集，然后在不同的计算节点上并行处理，最后将处理结果聚合在一起，得到最终的结果。
通过MapReduce模型，我们可以将贝叶斯分类算法分为两个部分：Map阶段：针对每个类别，计算出其对应的条件概率P(x | y)和先验概率P(y)，然后将计算结果输出到Reducer阶段； Reducer阶段：将Map阶段输出的同类别的计算结果进行合并，并计算出每个类别y的P(y | x) 的值，并找出概率最高的类别，作为预测值。
朴素贝叶斯分类算法python代码
朴素贝叶斯分类算法python代码朴素贝叶斯分类算法是一种基于概率的统计分类算法，该算法的主要实现思想是对预测对象进行特征提取、概率计算和分类判断，以实现对对象的分类识别。
本文将重点介绍朴素贝叶斯分类算法在Python中的应用与实现，以帮助读者更好地理解该算法。
首先，我们需要了解Bayes理论，在Bayes理论中，条件概率是指在已知某些条件的情况下，某一事件发生的概率。
朴素贝叶斯分类算法是基于该理论的，以此为基础，实现了对预测对象的分类。
具体来说，朴素贝叶斯分类算法的过程如下：1. 建立分类模型：在统计学习中，首先需要建立一种分类模型，这种模型在朴素贝叶斯分类算法中是基于特征集的贝叶斯定理来定义的。
2. 提取特征：在对预测对象进行分类前，需要先对对象进行特征提取，将其转化为数值型特征，以便后续计算分析。
常用的特征提取方法包括文本处理技术、特征选择等。
3. 计算概率：得到特征集后，基于该特征集进行预测。
可以利用训练集中的概率分布计算当前对象的概率分布。
其中，朴素贝叶斯分类算法中的“朴素”指假设特征之间是独立的，即每个特征对目标类别的影响是相互独立的，这使得计算概率分布更为简单和快速。
4. 进行分类：根据最大化概率的准则，将对象分类到概率最高的类别中。
例如，若某对象概率最高的类别为“正常”，则将该对象分类到“正常”类别中。
在Python中，可以借助于sklearn包来实现朴素贝叶斯分类算法。
下面进行一些示例代码来对其进行解释：''' import numpy as np from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets# 读取iris数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target# 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) # 建立高斯朴素贝叶斯分类器 gnb = GaussianNB() gnb.fit(X_train, y_train) # 训练模型# 对测试集进行预测 y_pred = gnb.predict(X_test)# 输出结果 print('Accuracy:', np.sum(y_pred == y_test) / len(y_test)) '''这段代码演示了如何使用sklearn包中的高斯朴素贝叶斯分类器进行分类。
Python贝叶斯文本分类模型从原理到实现
Python贝叶斯文本分类模型从原理到实现朴素贝叶斯分类器是一种有监督学习，常见有两种模型，多项式模型(multinomial model)即为词频型和伯努利模型(Bernoulli model)即文档型。
二者的计算粒度不一样，多项式模型以单词为粒度，伯努利模型以文件为粒度，因此二者的先验概率和类条件概率的计算方法都不同。
计算后验概率时，对于一个文档d，多项式模型中，只有在d中出现过的单词，才会参与后验概率计算，伯努利模型中，没有在d中出现，但是在全局单词表中出现的单词，也会参与计算，不过是作为“反方”参与的（避免消除测试文档时类条件概率中有为0现象而做的取对数等问题）。
一、数据集数据集是有8个分类的文本数据集，使用了结巴分词对每个文本分词，每个单词当作特征，再利用二元词串构造更多特征，然后去掉停用词，去掉出现次数太多和太少的特征，得到了19630个特征。
取1998个样本用于训练，509个用于测试。
基于词袋模型的思路将每个文本转换为向量，训练集和测试集分别转换为矩阵，并用python numpy模块将其保存为npy格式。
数据集共使用了19630个单词作为特征，特征值是词在文本中出现的次数。
8个分类，分别是1、2、...、8。
训练集共1998个样本，测试集共509个样本。
二、朴素贝叶斯分类器划分邮件算法朴素贝叶斯分类器，基于贝叶斯定理，是一个表现良好的分类方法。
1、公式原理推导主要根据事件间的相互影响进行公式推断。
1.1、条件概率:P(A|B) = P(A,B)/P(B)A和B是随机事件，P(A|B)也就是在事件B发生的前提下事件A发生的概率。
P(A,B)表示A、B都发生的概率。
这样一来，我们可以通过统计结果计算条件概率。
例如假设有1000封邮件，垃圾邮件有300封，出现单词购买的邮件为50封，而即是垃圾邮件又同时出现了购买这个单词的邮件共有20封。
如果把垃圾邮件看成事件A，邮件里出现单词购买看成事件B，那么P(A)是指垃圾邮件出现的概率，因为没考虑其他的因素对A的影响，也可以将P(A)看做A的先验概率，这里：P(A) = 300/1000 = 0.3同理，P(B) = 50/1000 = 0.05P(A,B)是指A和B同时发生的概率，P(A,B) = 20/1000 = 0.02根据条件概率的公式，能够得到P(A|B) = 0.02 / 0.05 = 0.4因为有B的影响，P(A|B)也叫做A的后验概率。
机器学习Python实战-课件 06基于朴素贝叶斯算法的分类模型
• （4）score(X,y)：返回给定测试数据和实际标签相匹配的平均准确率。
6.1.3 高斯朴素贝叶斯算法
• 高斯分布就是正态分布，高斯朴素贝叶斯就是先验为高斯分布的朴素贝叶
斯。
• 我们把一个随机变量X服从数学期望为μ、方差为σ2的数据分布称为正态分
布，当数学期望μ=0，方差σ=1时称为标准正态分布。如下图所示：
• 多项式朴素贝叶斯的特征矩阵经常是稀疏矩阵（不一定总是稀疏矩阵），
适合离散特征的分类问题。（例如：文本分类中的单词计数）。
6.1.4 多项式朴素贝叶斯算法
• 1. 多项式朴素贝叶斯原理 • 假设存在一人，名叫张三，张三于某日打开电脑邮箱查看邮件，收到了来自家人跟朋友的正常邮
件共8封，以及来自各种广告商发的垃圾邮件共4封，张三想要利用这些邮件来制作一个可以过滤 垃圾邮件的模型。
• class sklearn.naive_bayes. GaussianNB(priors=None, var_smoothing=1e-09)
• 参数说明如下：
• priors：表示类的先验概率，对应Y的各个类别的先验概率P(Y=Ck)。这个值默认不给定， 如果没有给定，模型则根据样本数据自己计算；如果给出的话就以priors 为准。
6.1.2 伯努利朴素贝叶斯
• 参数说明如下： • alpha：float类型，平滑因子，默认等于1。当等于1时表示拉普拉斯平滑（拉普拉斯平滑是用来
处理朴素贝叶斯方法中可能出现的零概率问题）。
• binarize：float类型或者None。如果该参数为None，那么假定原始数据已经二元化 了；如果该参
6.1.1朴素贝叶斯原理
• 3. 算法原理
• 朴素贝叶斯算法是以贝叶斯定理为基础并且假设特征条件之间相互独立的方法， 先通过已给定的训练集，以特征词之间独立作为前提假设，学习从输入到输出 的联合概率分布，再基于学习到的模型，输入X求出使得后验概率最大的输出Y。
第五篇：朴素贝叶斯分类算法原理分析与代码实现
第五篇：朴素贝叶斯分类算法原理分析与代码实现前⾔本⽂介绍机器学习分类算法中的朴素贝叶斯分类算法并给出伪代码，Python代码实现。
词向量朴素贝叶斯分类算法常常⽤于⽂档的分类，⽽且实践证明效果挺不错的。
在说明原理之前，先介绍⼀个叫词向量的概念。
--- 它⼀般是⼀个布尔类型的集合，该集合中每个元素都表⽰其对应的单词是否在⽂档中出现。
⽐如说，词汇表只有三个单词：'apple', 'orange', 'melo'，某⽂档中，apple和melo出现过，那么其对应的词向量就是 {1, 0, 1}。
这种模型通常称为词集模型，如果词向量元素是整数类型，每个元素表⽰相应单词在⽂档中出现的次数(0表⽰不出现)，那这种模型就叫做词袋模型。
如下部分代码可⽤于由⽂档构建词向量以及测试结果：1#====================================2# 输⼊:3# 空4# 输出:5# postingList: ⽂档列表6# classVec: 分类标签列表7#====================================8def loadDataSet():9'创建测试数据'1011# 这组数据是从斑点狗论坛获取的12 postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],13 ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'],14 ['my', 'dalmation', 'is', 'so', 'cute', 'I', 'love', 'him'],15 ['stop', 'posting', 'stupid', 'worthless', 'garbage'],16 ['mr', 'licks', 'ate', 'my', 'steak', 'how', 'to', 'stop', 'him'],17 ['quit', 'buying', 'worthless', 'dog', 'food', 'stupid']]1819# 1 表⽰带敏感词汇20 classVec = [0,1,0,1,0,1]2122return postingList,classVec2324#====================================25# 输⼊:26# dataSet: ⽂档列表27# 输出:28# list(vocabSet): 词汇表29#====================================30def createVocabList(dataSet):31'创建词汇表'3233 vocabSet = set([])34for document in dataSet: # 遍历⽂档列表35# ⾸先将当前⽂档的单词唯⼀化，然后以交集的⽅式加⼊到保存词汇的集合中。
贝叶斯分类器代码
贝叶斯分类器代码贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的机器学习算法，它可以用于分类、预测等任务。
在实际应用中，我们通常需要编写代码来实现贝叶斯分类器。
以下是一个简单的贝叶斯分类器代码示例：```import numpy as npclass NaiveBayesClassifier:def __init__(self):self.classes = Noneself.class_priors = Noneself.mean = Noneself.variance = Nonedef fit(self, X, y):self.classes = np.unique(y)n_classes = len(self.classes)# 计算每个类别的先验概率class_counts = np.zeros(n_classes)for i in range(n_classes):class_counts[i] = np.sum(y == self.classes[i])self.class_priors = class_counts / len(y)# 计算每个类别下每个特征的均值和方差n_features = X.shape[1]self.mean = np.zeros((n_classes, n_features)) self.variance = np.zeros((n_classes, n_features))for i in range(n_classes):X_i = X[y == self.classes[i], :]self.mean[i, :] = np.mean(X_i, axis=0)self.variance[i, :] = np.var(X_i, axis=0)def predict(self, X):n_samples, n_features = X.shapey_pred = np.zeros(n_samples)for i in range(n_samples):posteriors = []# 计算每个类别的后验概率for j in range(len(self.classes)):prior = np.log(self.class_priors[j])likelihood = np.sum(np.log(self._gaussian_pdf(X[i, :], self.mean[j, :], self.variance[j, :])))posterior = prior + likelihoodposteriors.append(posterior)# 选择后验概率最大的类别作为预测结果y_pred[i] = self.classes[np.argmax(posteriors)]return y_preddef _gaussian_pdf(self, x, mean, variance):exponent = -0.5 * ((x - mean) ** 2 / variance)coeff = 1.0 / np.sqrt(2.0 * np.pi * variance)return coeff * np.exp(exponent)```该代码实现了一个简单的高斯朴素贝叶斯分类器。
python 贝叶斯ai代码
一、概述随着人工智能技术的不断发展和应用，贝叶斯算法作为一种重要的概率统计推断方法，被广泛应用于机器学习、自然语言处理、数据挖掘等领域。
而在人工智能领域中，Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言，被广泛应用于贝叶斯算法的实现与应用。
本文将介绍如何使用Python编写贝叶斯算法的人工智能代码。
二、Python语言简介Python是一种高级编程语言，由Guido van Rossum在1989年设计并开发。
Python的设计哲学强调代码的可读性与简洁性，使得其成为一种优秀的编程语言。
Python拥有丰富的标准库和第三方库，能够方便地实现各种机器学习算法。
三、贝叶斯算法概述贝叶斯算法基于贝叶斯定理，是一种利用先验概率和样本信息进行概率推断的方法。
在机器学习领域，贝叶斯算法被广泛应用于分类、回归、聚类等问题的求解。
其核心思想是通过已知的样本信息和先验概率，计算后验概率以进行决策。
四、贝叶斯算法的Python实现1. 导入必要的库在Python中实现贝叶斯算法需要导入一些必要的库，例如numpy、scipy等。
这些库提供了丰富的数学函数和数据处理功能，能够方便地实现概率计算和统计分析。
2. 构建贝叶斯模型在Python中，可以使用贝叶斯网络库如PyMC3、pymc等来构建贝叶斯模型。
这些库提供了方便的API，能够帮助开发者快速搭建概率图模型，定义概率分布等。
3. 参数估计与推断一旦贝叶斯模型构建完成，就可以利用Python中的数值计算库进行参数估计与推断。
例如使用MCMC算法进行后验分布的采样，得到后验概率分布，进而进行决策或预测。
4. 应用案例除了在理论研究中使用Python实现贝叶斯算法，贝叶斯算法还广泛应用于实际问题的解决。
例如在医疗诊断、风险评估、金融预测等领域，都可以借助Python实现贝叶斯算法来解决问题。
五、贝叶斯算法在本人中的应用1. 分类问题在机器学习中，分类问题是常见的任务之一。
使用贝叶斯算法预测双色球的python代码
使用贝叶斯算法预测双色球的python代码一、贝叶斯算法概述贝叶斯算法是一种基于概率统计的机器学习算法，它通过对已知数据的统计分析，利用概率论的知识来预测未知数据。
在彩票预测领域，贝叶斯算法可以通过分析历史开奖数据，预测下一次开奖号码的概率分布，从而为彩票投注提供参考。
二、Python代码实现```pythonimport numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.naive_bayes import GaussianNB# 读取历史开奖数据data = pd.read_csv('lottery_history.csv')# 提取号码和对应频数balls = data[['ball1', 'ball2']]freq = data['freq']# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(balls, freq, test_size=0.2, random_state=42)# 使用高斯朴素贝叶斯分类器进行预测gnb = GaussianNB()gnb.fit(X_train, y_train)y_pred = gnb.predict(X_test)# 输出预测结果和真实结果进行对比print('预测结果：', y_pred)print('真实结果：', y_test)```这段代码的主要步骤如下：1. 首先，我们使用pandas库读取历史双色球开奖数据，并将其存储为DataFrame格式。
我们需要从数据中提取出开奖号码和对应频数。
2. 然后，我们将历史数据划分为训练集和测试集，其中80%的数据用于训练模型，20%的数据用于测试模型的预测能力。
Python机器学习实战案例
Python机器学习实战案例随着人工智能技术的不断发展和普及，机器学习作为其中一项重要的技术，受到了广泛的关注和应用。
Python作为一种编程语言，在机器学习领域也表现出色。
本文将基于Python语言，介绍一些实战案例，展示Python机器学习的强大功能和应用场景。
一、鸢尾花数据集分类鸢尾花数据集是机器学习中常用的数据集之一，包含了三个品种的鸢尾花的花萼和花瓣的尺寸数据。
我们可以利用Python中的scikit-learn库进行分类预测的实战。
首先，我们可以通过导入相关库，并加载鸢尾花数据集：```pythonfrom sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris()```接下来，我们可以使用各种机器学习算法进行分类预测，比如决策树算法、支持向量机算法等。
以决策树算法为例，我们可以使用以下代码进行模型训练和预测：```pythonfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.model_selection import train_test_split# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=0)# 创建决策树分类器clf = DecisionTreeClassifier()# 拟合模型clf.fit(X_train, y_train)# 预测y_pred = clf.predict(X_test)```通过以上代码，我们可以使用决策树算法对鸢尾花数据集进行分类预测，并得到准确的预测结果。
二、手写数字识别手写数字识别是机器学习领域中的一个经典问题，我们可以利用Python中的scikit-learn库和MNIST数据集进行实战。
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关于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。
预测糖尿病的发生本文使用的测试问题是“皮马印第安人糖尿病问题”。
这个问题包括768个对于皮马印第安患者的医疗观测细节，记录所描述的瞬时测量取自诸如患者的年纪，怀孕和血液检查的次数。
所有患者都是21岁以上（含21岁）的女性，所有属性都是数值型，而且属性的单位各不相同。
每一个记录归属于一个类，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。
机器学习文献中已经多次研究了这个标准数据集，好的预测精度为70%-76%。
下面是pima-indians.data.csv文件中的一个样本，了解一下我们将要使用的数据。
注意：下载文件，然后以.csv扩展名保存（如：pima-indians-diabetes.data.csv）。
查看文件中所有属性的描述。
Python1 2 3 4 5 6,148,72,35,0,33.6,0.627,50,1 1,85,66,29,0,26.6,0.351,31,0 8,183,64,0,0,23.3,0.672,32,1 1,89,66,23,94,28.1,0.167,21,0 0,137,40,35,168,43.1,2.288,33,1朴素贝叶斯算法教程教程分为如下几步：1.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。
2.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。
3.单一预测：使用数据集的特征生成单个预测。
4.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。
5.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。
6.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。
1.处理数据首先加载数据文件。
CSV格式的数据没有标题行和任何引号。
我们可以使用csv模块中的open函数打开文件，使用reader函数读取行数据。
我们也需要将以字符串类型加载进来属性转换为我们可以使用的数字。
下面是用来加载匹马印第安人数据集（Pima indians dataset）的loadCsv()函数。
Python1 2 3 4 5 6 7 import csvdef loadCsv(filename):lines = csv.reader(open(filename, "rb"))dataset = list(lines)for i in range(len(dataset)):dataset[i] = [float(x) for x in dataset[i]] return dataset我们可以通过加载皮马印第安人数据集，然后打印出数据样本的个数，以此测试这个函数。
Python1 2 3 filename = 'pima-indians-dataset = loadCsv(filename)print('Loaded data file {0} with {1} rows').format(filename, len(dataset))运行测试，你会看到如下结果：Python1 Loaded data file with 150 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。
Python1 2 3 4 5 6 7 8 9 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]我们可以定义一个具有5个样例的数据集来进行测试，首先它分为训练数据集和测试数据集，然后打印出来，看看每个数据样本最终落在哪个数据集。
Python1 2 dataset = [[1], [2], [3], [4], [5]] splitRatio = 0.673 4 train, test = splitDataset(dataset, splitRatio)print('Split {0} rows into train with {1} and test with {2}').format(len(dataset), train, test)运行测试，你会看到如下结果：Python1 Split 5 rows into train with [[4], [3], [5]] and test with [[1], [2]]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3.计算标准差4.提取数据集特征5.按类别提取属性特征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：Python1 2 3 4 5 6 7 8 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可以看出，函数假设样本中最后一个属性（-1）为类别值，返回一个类别值到数据样本列表的映射。
我们可以用一些样本数据测试如下：Python1 dataset = [[1,20,1], [2,21,0], [3,22,1]]2 3 separated = separateByClass(dataset)print('Separated instances: {0}').format(separated)运行测试，你会看到如下结果：Python1 Separated instances: {0: [[2, 21, 0]], 1: [[1, 20, 1], [3, 22, 1]]}计算均值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。
注意我们使用N-1的方法（译者注：参见无偏估计），也就是在在计算方差时，属性值的个数减1。
Python1 2 3 4 5 6 7 8 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)通过计算从1到5这5个数的均值来测试函数。
Python1 2 numbers = [1,2,3,4,5]print('Summary of {0}: mean={1}, stdev={2}').format(numbers, mean(numbers), stdev(numbers))运行测试，你会看到如下结果：Python1 Summary of [1, 2, 3, 4, 5]: mean=3.0, stdev=1.008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。
Python1 def summarize(dataset):2 3 4 summaries = [(mean(attribute), stdev(attribute)) for attribute in zip(*dataset)] del summaries[-1]return summaries我们可以使用一些测试数据来测试这个summarize()函数，测试数据对于第一个和第二个数据属性的均值和标准差显示出显著的不同。
Python1 2 3 dataset = [[1,20,0], [2,21,1], [3,22,0]]summary = summarize(dataset)print('Attribute summaries: {0}').format(summary)运行测试，你会看到如下结果：Python1 Attribute summaries: [(2.0, 1.0), (21.0, 1.0)]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。