实验三：朴素贝叶斯算法实验

标签：head end val proba dataSheet 算法 实验 贝叶斯 data

【实验目的】

理解朴素贝叶斯算法原理，掌握朴素贝叶斯算法框架。

【实验内容】

针对下表中的数据，编写python程序实现朴素贝叶斯算法（不使用sklearn包），对输入数据进行预测；
熟悉sklearn库中的朴素贝叶斯算法，使用sklearn包编写朴素贝叶斯算法程序，对输入数据进行预测；

【实验报告要求】

对照实验内容，撰写实验过程、算法及测试结果；
代码规范化：命名规则、注释；
查阅文献，讨论朴素贝叶斯算法的应用场景。

 

色泽	根蒂	敲声	纹理	脐部	触感	好瓜
青绿	蜷缩	浊响	清晰	凹陷	碍滑	是
乌黑	蜷缩	沉闷	清晰	凹陷	碍滑	是
乌黑	蜷缩	浊响	清晰	凹陷	碍滑	是
青绿	蜷缩	沉闷	清晰	凹陷	碍滑	是
浅白	蜷缩	浊响	清晰	凹陷	碍滑	是
青绿	稍蜷	浊响	清晰	稍凹	软粘	是
乌黑	稍蜷	浊响	稍糊	稍凹	软粘	是
乌黑	稍蜷	浊响	清晰	稍凹	硬滑	是
乌黑	稍蜷	沉闷	稍糊	稍凹	硬滑	否
青绿	硬挺	清脆	清晰	平坦	软粘	否
浅白	硬挺	清脆	模糊	平坦	硬滑	否
浅白	蜷缩	浊响	模糊	平坦	软粘	否
青绿	稍蜷	浊响	稍糊	凹陷	硬滑	否
浅白	稍蜷	沉闷	稍糊	凹陷	硬滑	否
乌黑	稍蜷	浊响	清晰	稍凹	软粘	否
浅白	蜷缩	浊响	模糊	平坦	硬滑	否
青绿	蜷缩	沉闷	稍糊	稍凹	硬滑	否

 

 

答：

一、不用sklearn包

1.创建数据文件

 

 

2.导入数据

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_table("C:/Users/baekhyun/Desktop/西瓜.txt")
df

 

 

import json
import numpy as np
import pandas as pd
dataSheet = df
data_proba = {}
# 标签/列名称
header = dataSheet.columns
# 案例个数/行数
length = dataSheet.shape[0]
# 数据表值
values = dataSheet.values
# 最后一列的不重复数据
end_unique = dataSheet[header[-1]].unique()

 

 3.遍历

# 遍历
for end in end_unique:
    # [header[-1]==end]时end出现的次数
    end_sum = dataSheet[dataSheet[header[-1]].isin([end])].shape[0]
    # [header[-1]==end]时end出现的频率
    end_proba = dataSheet[dataSheet[header[-1]].isin([end])].shape[0] / length
    # 预保存
    data_proba[end] = {'proba': end_proba, 'data': {}}
    # 遍历标签/列名称
    for head in header[:-1]:
        # 初始化
        data_proba[end]['data'][head] = {}
        # 该标签/名称下不重复值
        head_unique = dataSheet[head].unique()
        # 遍历属性
        for head_val in head_unique:
            # [header[-1]==end]时head_val出现的次数
            head_val_sum = dataSheet[dataSheet[head].isin([head_val]) & dataSheet[header[-1]].isin([end])].shape[0]
            # [header[-1]==end]时head_val出现的频率
            head_val_proba = head_val_sum / end_sum
            # 预保存
            data_proba[end]['data'][head][head_val] = head_val_proba

4.打印结果

 

# 打印结果
print(json.dumps(data_proba, indent=4, ensure_ascii=False))

 

 

 

 

 5.创建一个存放结果的数组

# 创建一个存放判断结果的数组
new = np.empty((length, 1), str)
for val_num in np.arange(length):
    judge = {}
    # 遍历最后一列不重复数据
    for end in end_unique:
        # 标签/列名称除最后一列的数量
        header_sum = len(header[:-1])
        # 创建一个临时存放数据的数组
        tempor = np.empty(header_sum + 1, float)
        # 最后一个标签/列名称的属性对应的先验概率
        end_proba = data_proba[end]['proba']
        # 加1处理
        end_proba += 1
        # 临时保存
        tempor[-1] = end_proba
        # 遍历除最后一行的标签/列名称
        for head_num in np.arange(header_sum):
            # 标签/列名称
            head = header[head_num]
            # 该标签/列名称下的属性
            val = values[val_num][head_num]
            # 属性对应的先验概率
            head_val_proba = data_proba[end]['data'][head][val]
            head_val_proba += 1
            tempor[head_num] = head_val_proba
        # 对数据log处理并求和保存
        temp = np.log(tempor).sum()
        judge[temp] = end
    judge_max = np.max(list(judge.keys()))
    new[val_num] = judge[judge_max]

 

 

 6.打印数据表

 

# 将预测结果添加到数据表新列
dataSheet['new'] = new
# 预测正确的数量
rate = dataSheet[dataSheet[header[-1]] == dataSheet['new']].shape[0]
# 打印数据表
print(dataSheet)
# 准确率
print('准确率: {rate:.7f}%'.format(rate=100 * rate / length))

 

　

 

 

二、用sklearn包

1.导入数据

 

import pandas as pd
import graphviz
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import tree
data = pd.read_excel('C:/Users/baekhyun/Desktop/西瓜.xlsx')
 
x = data[["色泽","根蒂","敲声","纹理","脐部","触感"]].copy()
y = data['好瓜'].copy()
print(data)

 

 

2.特征值数值化

 

x = x.copy()
for i in ["色泽","根蒂","敲声","纹理","脐部","触感"]:
    for j in range(len(x)):
        if(x[i][j] == "青绿" or x[i][j] == "蜷缩" or data[i][j] == "浊响" \
           or x[i][j] == "清晰" or x[i][j] == "凹陷" or x[i][j] == "硬滑"):
            x[i][j] = 1
        elif(x[i][j] == "乌黑" or x[i][j] == "稍蜷" or data[i][j] == "沉闷" \
           or x[i][j] == "稍糊" or x[i][j] == "稍凹" or x[i][j] == "软粘"):
            x[i][j] = 2
        else:
            x[i][j] = 3
             
y = y.copy()
for i in range(len(y)):
    if(y[i] == "是"):
        y[i] = int(1)
    else:
        y[i] = int(-1)
#需要将数据x，y转化好格式，数据框dataframe，否则格式报错
x = pd.DataFrame(x).astype(int)
y = pd.DataFrame(y).astype(int)
print(x)
print(y)

 

 

 

3.

 

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2)
print(x_train)

 

 

 

 

朴素贝叶斯应用领域：

 

1. 欺诈检测中使用较多；

2. 一封电子邮件是否是垃圾邮件；

3. 一篇文章应该分到科技、政治，还是体育类；

4. 一段文字表达的是积极的情绪还是消极的情绪；

5. 人脸识别。

 

 

 

 

 

标签：head,end,val,proba,dataSheet,算法,实验,贝叶斯,data
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