数据挖掘与机器学习：使用朴素贝叶斯进行文档分类

目录

任务描述：

相关知识：

一、朴素贝叶斯分类文档的过程：

二、朴素贝叶斯分类文档的核心算法：

编程要求：

测试说明：

---

任务描述：

本关任务：编写程序，完成朴素贝叶斯分类文档。

相关知识：

为了完成本关任务，你需要掌握：1.朴素贝叶斯分类文档的过程，2.朴素贝叶斯分类文档的核心算法。

一、朴素贝叶斯分类文档的过程：

        机器学习的一个重要应用就是文档的自动分类。在文档分类中，整个文档（如一封电子邮件）是实例，而电子邮件中的某些元素则构成特征。虽然电子邮件是一种会不断增加的文本，但我们同样也可以对新闻报道、用户留言、政府公文等其他任意类型的文本进行分类。我们可以观察文档中出现的词，并把每个词的出现或者不出现作为一个特征，这样得到的特征数目就会跟词汇表中的词目一样多。朴素贝叶斯是上节介绍的贝叶斯分类器的一个扩展，是用于文档分类的常用算法。使用每个词作为特征并观察它们是否出现，这样得到的特征数目会有多少呢？针对的是哪一种人类语言呢？当然不止一种语言。据估计，仅在英语中，单词的总数就有500000之多。为了能进行英文阅读，估计需要掌握数千单词。

         朴素贝叶斯的一般过程：

⑴ 收集数据：可以使用任何方法。

(2)准备数据：需要数值型或者布尔型数据。

(3)分析数据：有大量特征时，绘制特征作用不大，此时使用直方图效果更好。

(4)训练算法：计算不同的独立特征的条件概率。

(5)测试算法：计算错误率。

(6)使用算法：一个常见的朴素贝叶斯应用是文档分类。可以在任意的分类场景中使用朴素贝叶斯命类器，不一定非要是文本。

二、朴素贝叶斯分类文档的核心算法：

编程要求：

根据提示，在右侧编辑器补充代码。

测试说明：

根据所学，完后右侧代码练习。

import numpy as np
import random
import re
import os
os.system("! unzip -o ./机器学习第4章/ham.zip")

'''
Parameters:
    dataSet - 整理的样本数据集
Returns:
    vocabSet - 返回不重复的词条列表，也就是词汇表
'''
# 函数说明:将切分的实验样本词条整理成不重复的词条列表，也就是词汇表
def createVocabList(dataSet):
    vocabSet = set([])                      #创建一个空的不重复列表
    for document in dataSet:
        vocabSet = vocabSet | set(document) #取并集
    return list(vocabSet)

'''
Parameters:
    vocabList - createVocabList返回的列表
    inputSet - 切分的词条列表
Returns:
    returnVec - 文档向量,词集模型
'''
# 函数说明:根据vocabList词汇表，将inputSet向量化，向量的每个元素为1或0
def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet):
    returnVec = [0] * len(vocabList)                               #创建一个其中所含元素都为0的向量
    for word in inputSet:                                          #遍历每个词条
        if word in vocabList:                                      #如果词条存在于词汇表中，则置1
            returnVec[vocabList.index(word)] = 1
        else: print("the word: %s is not in my Vocabulary!" % word)
    return returnVec                                               #返回文档向量

'''
Parameters:
    vocabList - createVocabList返回的列表
    inputSet - 切分的词条列表
Returns:
    returnVec - 文档向量,词袋模型
'''
# 函数说明:根据vocabList词汇表，构建词袋模型
def bagOfWords2VecMN(vocabList, inputSet):
    returnVec = [0]*len(vocabList)                          #创建一个其中所含元素都为0的向量
    for word in inputSet:                                   #遍历每个词条
        if word in vocabList:                               #如果词条存在于词汇表中，则计数加一
            returnVec[vocabList.index(word)] += 1
    return returnVec                                        #返回词袋模型

'''
Parameters:
    trainMatrix - 训练文档矩阵，即setOfWords2Vec返回的returnVec构成的矩阵
    trainCategory - 训练类别标签向量，即loadDataSet返回的classVec
Returns:
    p0Vect - 侮辱类的条件概率数组
    p1Vect - 非侮辱类的条件概率数组
    pAbusive - 文档属于侮辱类的概率
'''
# 函数说明:朴素贝叶斯分类器训练函数
def trainNB0(trainMatrix,trainCategory):
    numTrainDocs = len(trainMatrix)                     #计算训练的文档数目
    numWords = len(trainMatrix[0])                      #计算每篇文档的词条数
    pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs)   #文档属于侮辱类的概率
    p0Num = np.ones(numWords); p1Num = np.ones(numWords)#创建numpy.ones数组,词条出现数初始化为1，拉普拉斯平滑
    p0Denom = 2.0; p1Denom = 2.0                        #分母初始化为2,拉普拉斯平滑
    for i in range(numTrainDocs):
        if trainCategory[i] == 1:                       #统计属于侮辱类的条件概率所需的数据，
                                                        #即P(w0|1),P(w1|1),P(w2|1)···
            p1Num += trainMatrix[i]
            p1Denom += sum(trainMatrix[i])
        else:                                           #统计属于非侮辱类的条件概率所需的数据，
                                                        #即P(w0|0),P(w1|0),P(w2|0)···
            p0Num += trainMatrix[i]
            p0Denom += sum(trainMatrix[i])
    p1Vect = np.log(p1Num/p1Denom)                      #取对数，防止下溢出
    p0Vect = np.log(p0Num/p0Denom)
    return p0Vect,p1Vect,pAbusive#返回属于侮辱类的条件概率数组，属于非侮辱类的条件概率数组，文档属于侮辱类的概率

'''
Parameters:
    vec2Classify - 待分类的词条数组
    p0Vec - 侮辱类的条件概率数组
    p1Vec -非侮辱类的条件概率数组
    pClass1 - 文档属于侮辱类的概率
Returns:
    0 - 属于非侮辱类
    1 - 属于侮辱类
'''
# 函数说明:朴素贝叶斯分类器分类函数
def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1):
    p1 = sum(vec2Classify * p1Vec) + np.log(pClass1)        #对应元素相乘。logA * B = logA + logB，
                                                            #所以这里加上log(pClass1)
    p0 = sum(vec2Classify * p0Vec) + np.log(1.0 - pClass1)
    if p1 > p0:
        return 1
    else:
        return 0

'''
Parameters:
    trainMatrix - 训练文档矩阵，即setOfWords2Vec返回的returnVec构成的矩阵
    trainCategory - 训练类别标签向量，即loadDataSet返回的classVec
Returns:
    p0Vect - 侮辱类的条件概率数组
    p1Vect - 非侮辱类的条件概率数组
    pAbusive - 文档属于侮辱类的概率
'''
# 函数说明:朴素贝叶斯分类器训练函数
def trainNB0(trainMatrix,trainCategory):
    numTrainDocs = len(trainMatrix)                      #计算训练的文档数目
    numWords = len(trainMatrix[0])                       #计算每篇文档的词条数
    pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs)    #文档属于侮辱类的概率
    p0Num = np.ones(numWords); p1Num = np.ones(numWords) #创建numpy.ones数组,词条出现数初始化为1，拉普拉斯平滑
    p0Denom = 2.0; p1Denom = 2.0                         #分母初始化为2,拉普拉斯平滑
    for i in range(numTrainDocs):
        if trainCategory[i] == 1:                        #统计属于侮辱类的条件概率所需的数据，
                                                         #即P(w0|1),P(w1|1),P(w2|1)···
            p1Num += trainMatrix[i]
            p1Denom += sum(trainMatrix[i])
        else:                                            #统计属于非侮辱类的条件概率所需的数据，
                                                         #即P(w0|0),P(w1|0),P(w2|0)···
            p0Num += trainMatrix[i]
            p0Denom += sum(trainMatrix[i])
    p1Vect = np.log(p1Num/p1Denom)                       #取对数，防止下溢出
    p0Vect = np.log(p0Num/p0Denom)
    return p0Vect,p1Vect,pAbusive#返回属于侮辱类的条件概率数组，属于非侮辱类的条件概率数组，文档属于侮辱类的概率

# 函数说明:接收一个大字符串并将其解析为字符串列表
def textParse(bigString):                                       #将字符串转换为字符列表
    listOfTokens = re.split(r'\W*', bigString)                  #将特殊符号作为切分标志进行字符串切分，即非字母、非数字
    return [tok.lower() for tok in listOfTokens if len(tok) > 2]#除了单个字母，例如大写的I，其它单词变成小写

# 函数说明:测试朴素贝叶斯分类器
def spamTest():
    docList = []; classList = []; fullText = []
    for i in range(1, 26):                                             #遍历25个txt文件
        wordList = textParse(open('ham/%d.txt' % i, 'r',encoding='utf-8',errors='ignore').read())#读取每个垃圾邮件，并字符串转换成字符串列表
        docList.append(wordList)
        fullText.append(wordList)
        classList.append(1)                                            #标记垃圾邮件，1表示垃圾文件
        wordList = textParse(open('ham/%d.txt' % i, 'r',encoding='utf-8',errors='ignore').read()) #读取每个非垃圾邮件，并字符串转换成字符串列表
        docList.append(wordList)
        fullText.append(wordList)
        classList.append(0)                            #标记非垃圾邮件，1表示垃圾文件
    vocabList = createVocabList(docList)               #创建词汇表，不重复
    trainingSet = list(range(50)); testSet = []        #创建存储训练集的索引值的列表和测试集的索引值的列表
    ##########
    for i in range(10):
        randIndex = int(random.uniform(0,len(trainingSet)))
        testSet.append(trainingSet[randIndex])
        del(trainingSet[randIndex])
        trainMat=[];trainClasses = []
        for docIndex in trainingSet:
            trainMat.append(setOfWords2Vec(vocabList,docList[docIndex]))
            trainClasses.append(classList[docIndex])
    ##########
    p0V, p1V, pSpam = trainNB0(np.array(trainMat), np.array(trainClasses))#训练朴素贝叶斯模型
    errorCount = 0                                                        #错误分类计数
    for docIndex in testSet:                                              #遍历测试集
        wordVector = setOfWords2Vec(vocabList, docList[docIndex])         #测试集的词集模型
        if classifyNB(np.array(wordVector), p0V, p1V, pSpam) != classList[docIndex]:#如果分类错误
            errorCount += 1                                               #错误计数加1
            print("分类错误的测试集：",docList[docIndex])
    print('错误率：%.2f%%' % (float(errorCount) / len(testSet) * 100))


if __name__ == '__main__':
    spamTest()

import numpy as np
import random
import re
import os
os.system("! unzip -o ./机器学习第4章/ham.zip")

'''
Parameters:
    dataSet - 整理的样本数据集
Returns:
    vocabSet - 返回不重复的词条列表，也就是词汇表
'''
# 函数说明:将切分的实验样本词条整理成不重复的词条列表，也就是词汇表
def createVocabList(dataSet):
    vocabSet = set([])                      #创建一个空的不重复列表
    for document in dataSet:
        vocabSet = vocabSet | set(document) #取并集
    return list(vocabSet)

'''
Parameters:
    vocabList - createVocabList返回的列表
    inputSet - 切分的词条列表
Returns:
    returnVec - 文档向量,词集模型
'''
# 函数说明:根据vocabList词汇表，将inputSet向量化，向量的每个元素为1或0
def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet):
    returnVec = [0] * len(vocabList)                               #创建一个其中所含元素都为0的向量
    for word in inputSet:                                          #遍历每个词条
        if word in vocabList:                                      #如果词条存在于词汇表中，则置1
            returnVec[vocabList.index(word)] = 1
        else: print("the word: %s is not in my Vocabulary!" % word)
    return returnVec                                               #返回文档向量

'''
Parameters:
    vocabList - createVocabList返回的列表
    inputSet - 切分的词条列表
Returns:
    returnVec - 文档向量,词袋模型
'''
# 函数说明:根据vocabList词汇表，构建词袋模型
def bagOfWords2VecMN(vocabList, inputSet):
    returnVec = [0]*len(vocabList)                          #创建一个其中所含元素都为0的向量
    for word in inputSet:                                   #遍历每个词条
        if word in vocabList:                               #如果词条存在于词汇表中，则计数加一
            returnVec[vocabList.index(word)] += 1
    return returnVec                                        #返回词袋模型

'''
Parameters:
    trainMatrix - 训练文档矩阵，即setOfWords2Vec返回的returnVec构成的矩阵
    trainCategory - 训练类别标签向量，即loadDataSet返回的classVec
Returns:
    p0Vect - 侮辱类的条件概率数组
    p1Vect - 非侮辱类的条件概率数组
    pAbusive - 文档属于侮辱类的概率
'''
# 函数说明:朴素贝叶斯分类器训练函数
def trainNB0(trainMatrix,trainCategory):
    numTrainDocs = len(trainMatrix)                     #计算训练的文档数目
    numWords = len(trainMatrix[0])                      #计算每篇文档的词条数
    pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs)   #文档属于侮辱类的概率
    p0Num = np.ones(numWords); p1Num = np.ones(numWords)#创建numpy.ones数组,词条出现数初始化为1，拉普拉斯平滑
    p0Denom = 2.0; p1Denom = 2.0                        #分母初始化为2,拉普拉斯平滑
    for i in range(numTrainDocs):
        if trainCategory[i] == 1:                       #统计属于侮辱类的条件概率所需的数据，
                                                        #即P(w0|1),P(w1|1),P(w2|1)···
            p1Num += trainMatrix[i]
            p1Denom += sum(trainMatrix[i])
        else:                                           #统计属于非侮辱类的条件概率所需的数据，
                                                        #即P(w0|0),P(w1|0),P(w2|0)···
            p0Num += trainMatrix[i]
            p0Denom += sum(trainMatrix[i])
    p1Vect = np.log(p1Num/p1Denom)                      #取对数，防止下溢出
    p0Vect = np.log(p0Num/p0Denom)
    return p0Vect,p1Vect,pAbusive#返回属于侮辱类的条件概率数组，属于非侮辱类的条件概率数组，文档属于侮辱类的概率

'''
Parameters:
    vec2Classify - 待分类的词条数组
    p0Vec - 侮辱类的条件概率数组
    p1Vec -非侮辱类的条件概率数组
    pClass1 - 文档属于侮辱类的概率
Returns:
    0 - 属于非侮辱类
    1 - 属于侮辱类
'''
# 函数说明:朴素贝叶斯分类器分类函数
def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1):
    p1 = sum(vec2Classify * p1Vec) + np.log(pClass1)        #对应元素相乘。logA * B = logA + logB，
                                                            #所以这里加上log(pClass1)
    p0 = sum(vec2Classify * p0Vec) + np.log(1.0 - pClass1)
    if p1 > p0:
        return 1
    else:
        return 0

'''
Parameters:
    trainMatrix - 训练文档矩阵，即setOfWords2Vec返回的returnVec构成的矩阵
    trainCategory - 训练类别标签向量，即loadDataSet返回的classVec
Returns:
    p0Vect - 侮辱类的条件概率数组
    p1Vect - 非侮辱类的条件概率数组
    pAbusive - 文档属于侮辱类的概率
'''
# 函数说明:朴素贝叶斯分类器训练函数
def trainNB0(trainMatrix,trainCategory):
    numTrainDocs = len(trainMatrix)                      #计算训练的文档数目
    numWords = len(trainMatrix[0])                       #计算每篇文档的词条数
    pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs)    #文档属于侮辱类的概率
    p0Num = np.ones(numWords); p1Num = np.ones(numWords) #创建numpy.ones数组,词条出现数初始化为1，拉普拉斯平滑
    p0Denom = 2.0; p1Denom = 2.0                         #分母初始化为2,拉普拉斯平滑
    for i in range(numTrainDocs):
        if trainCategory[i] == 1:                        #统计属于侮辱类的条件概率所需的数据，
                                                         #即P(w0|1),P(w1|1),P(w2|1)···
            p1Num += trainMatrix[i]
            p1Denom += sum(trainMatrix[i])
        else:                                            #统计属于非侮辱类的条件概率所需的数据，
                                                         #即P(w0|0),P(w1|0),P(w2|0)···
            p0Num += trainMatrix[i]
            p0Denom += sum(trainMatrix[i])
    p1Vect = np.log(p1Num/p1Denom)                       #取对数，防止下溢出
    p0Vect = np.log(p0Num/p0Denom)
    return p0Vect,p1Vect,pAbusive#返回属于侮辱类的条件概率数组，属于非侮辱类的条件概率数组，文档属于侮辱类的概率

# 函数说明:接收一个大字符串并将其解析为字符串列表
def textParse(bigString):                                       #将字符串转换为字符列表
    listOfTokens = re.split(r'\W*', bigString)                  #将特殊符号作为切分标志进行字符串切分，即非字母、非数字
    return [tok.lower() for tok in listOfTokens if len(tok) > 2]#除了单个字母，例如大写的I，其它单词变成小写

# 函数说明:测试朴素贝叶斯分类器
def spamTest():
    docList = []; classList = []; fullText = []
    for i in range(1, 26):                                             #遍历25个txt文件
        wordList = textParse(open('ham/%d.txt' % i, 'r',encoding='utf-8',errors='ignore').read())#读取每个垃圾邮件，并字符串转换成字符串列表
        docList.append(wordList)
        fullText.append(wordList)
        classList.append(1)                                            #标记垃圾邮件，1表示垃圾文件
        wordList = textParse(open('ham/%d.txt' % i, 'r',encoding='utf-8',errors='ignore').read()) #读取每个非垃圾邮件，并字符串转换成字符串列表
        docList.append(wordList)
        fullText.append(wordList)
        classList.append(0)                            #标记非垃圾邮件，1表示垃圾文件
    vocabList = createVocabList(docList)               #创建词汇表，不重复
    trainingSet = list(range(50)); testSet = []        #创建存储训练集的索引值的列表和测试集的索引值的列表
    ##########
    for i in range(10):
        randIndex = int(random.uniform(0,len(trainingSet)))
        testSet.append(trainingSet[randIndex])
        del(trainingSet[randIndex])
        trainMat=[];trainClasses = []
        for docIndex in trainingSet:
            trainMat.append(setOfWords2Vec(vocabList,docList[docIndex]))
            trainClasses.append(classList[docIndex])
    ##########
    p0V, p1V, pSpam = trainNB0(np.array(trainMat), np.array(trainClasses))#训练朴素贝叶斯模型
    errorCount = 0                                                        #错误分类计数
    for docIndex in testSet:                                              #遍历测试集
        wordVector = setOfWords2Vec(vocabList, docList[docIndex])         #测试集的词集模型
        if classifyNB(np.array(wordVector), p0V, p1V, pSpam) != classList[docIndex]:#如果分类错误
            errorCount += 1                                               #错误计数加1
            print("分类错误的测试集：",docList[docIndex])
    print('错误率：%.2f%%' % (float(errorCount) / len(testSet) * 100))


if __name__ == '__main__':
    spamTest()