朴素贝叶斯分类器python实现_python 实现朴素贝叶斯分类器（离散数据）
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朴素贝叶斯算法步骤：
贝叶斯估计
代码：
# -*- coding:utf-8 -*-
# naive Bayes 朴素贝叶斯法
#author:Tomator
"""
算法参考与李航博士《统计学习方法》
采用贝叶斯估计(拉普拉斯平滑)计算先验概率和条件概率
"""
from collections import Counter, defaultdict
import numpy as np
import operator
class NBayes(object):
def __init__(self,smooth=1):
self.smooth = smooth # 贝叶斯估计方法的平滑参数smooth=1，当smooth=0时即为最大似然估计
self.p_prior = {} # 先验概率
self.p_condition = {} # 条件概率
def train(self, vector_data , label_data):
n_samples = label_data.shape[0] #计算样本数
# 统计不同类别的样本数，并存入字典，key为类别，value为样本数
# Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value。
dict_label = Counter(label_data)
K = len(dict_label)
for key, val in dict_label.items():
# 计算先验概率
self.p_prior[key] = (val + self.smooth) / (n_samples + K * self.smooth)
# 计算后验概率
# 分别对每个特征维度进行计算，vector_data.shape[1]为特征向量的维度
for d in range(vector_data.shape[1]):
# defaultdict的作用是在于，当字典里的key不存在但被查找时，返回的不是keyError而是一个默认值
nums_vd = defaultdict(int)
# 抽取特定维度
vector_d = vector_data[:, d]
# unique函数去除其中重复的元素，并按元素由大到小返回一个新的无元素重复的元组或者列表
nums_s = len(np.unique(vector_d)) #每个特征向量的可能取值个数
for xd, y in zip(vector_d, label_data):
nums_vd[(xd, y)] += 1
for key, val in nums_vd.items():
# d为维度，key[0]为每个特征向量每个维度的的值, key[1]为类别
self.p_condition[(d, key[0], key[1])] = (val + self.smooth) / (dict_label[key[1]] + nums_s * self.smooth)
# 预测未知特征向量的类别
def predict(self, input_v):
p_predict = {}
# y为类别，p_y为每个类别的先验概率
for y, p_y in self.p_prior.items():
p=p_y #计算每种后验概率
for d, v in enumerate(input_v):
p *= self.p_condition[(d, v, y)]
p_predict[y] = p
# 对字典按value进行排序
p_predict_sorted=sorted(p_predict.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
# 获取字典中value最大值所对应键的大小
# return max(p_predict, key=p_predict.get)
return p_predict_sorted[0]
if __name__ == "__main__":
# 以《统计学习方法》中的例4.1计算，为方便计算，将例子中"S"设为0，“M"设为1。
data = np.array([[1, 0, -1], [1, 1, -1], [1, 1, 1], [1, 0, 1],
[1, 0, -1], [2, 0, -1], [2, 1, -1], [2, 1, 1],
[2, 2, 1], [2, 2, 1], [3, 2, 1], [3, 1, 1],
[3, 1, 1], [3, 2, 1], [3, 2, -1]])
# 提取特征向量
vector_data = data[:, :-1]
# 提取label类别
label_data = data[:, -1]
# 采用贝叶斯估计计算条件概率和先验概率，此时拉普拉斯平滑参数为1，为0时即为最大似然估计
bayes = NBayes(smooth=1)
# 实例化
bayes.train(vector_data, label_data)
# 朴素贝叶斯分类
print(bayes.predict(np.array([2, 0])))
输出
参考李航《统计学习方法》