貝葉斯分類（樸素）

? 是一種統計學分類方法

? 可以用來對一個未知的樣本判定其屬于特定類的概率

? 分類模型是在有指導的學習下獲得

? 分類算法可與決策樹和神經網絡算法媲美

? 用于大型數據庫時具有較高的分類準確率和高效率。

基礎概念

樸素貝葉斯分類的假設前提：類別C確定的情況下，不同屬性(X1,X2)間是相互獨立的，即條件獨立。(樸素即為條件獨立)

即：C確定下，P(X1,X2)=P(X1)P(X2) ；或表示為：P(X1,X2|C)=P(X1|C)P(X2|C)

設X是未知類別的數據樣本(屬性值已知)，H為假定：X屬于某特定類的類C。分類問題即為，確定P(H|X)——給定觀測數據樣本X，假定H成立的概率。

后驗概率：P(H|X)，在條件X下,H的后驗概率

先驗概率：P(H)

貝葉斯定理

注：P（X/H)相當于已知帶標簽的數據，即有導師了。

換個表達形式就會明朗很多：

貝葉斯分類過程

假定有m個類別，C1,C2,……,Cm。根據一個未知的數據樣本X（即沒有類標號），分類法將預測X屬于具有最高后驗概率（條件X下）的類。即，樸素貝葉斯分類器將未知的樣本分配給類Ci,當且僅當：P(Ci|X) > P(Cj|X), 1<=j<=m,j≠i

根據貝葉斯定理：P(Ci|X) = P(X|Ci)*P(Ci)/P(X)

由于P(X)對所有類別為常數（也就是訓練樣本中，X特征的樣本數量占總樣本的比例）

只需要 P(X|Ci)*P(Ci) 最大即可。

如果類的先驗概率未知，則通常假設這些類是等概率的，即P(C1)=P(C2)=……=P(Cm)，并據此對P(X|Ci)最大化，否則最大化P(X|Ci)*P(Ci)。

注意，類的后驗概率可以用P(Ct) = St/S計算，其中St是類別Ct在訓練樣本中的數量，S是訓練樣本總數。

給定具有許多屬性的數據集，計算P(X|Ci)的開銷可能非常大，為降低計算P(X|Ci)的開銷，可以做類條件獨立的樸素假定。給定樣本的類別號，假定屬性值相互條件獨立，即在屬性間不存在依賴關系，那就可以這樣來計算

概率P(x1|Ci)、P(x2|Ci)、……、P(xn|Ci)可由訓練樣本估值，其中

如果Ak是離散屬性，則P(xk|Ci)=sn/si，其中sn是Ak屬性上，屬性值為xk的類Ci的訓練樣本數，si是類為Ci的訓練樣本數。

如果Ak是連續值屬性，則通常假定該屬性服從高斯分布：

為對未知樣本X分類，對每個類Ci，計算P(X|Ci)P(Ci)。樣本X被分配到類別Ci，當且僅當：

P(X|Ci)P(Ci) > P(X|Cj)P(Cj)，1<=j<=m，j≠i

換言之，X被指派到其P(X|Ci)P(Ci)最大的Ci。

理論上講，貝葉斯分類具有最小的出錯率，然而實踐中并非總是如此，這是由于其應用的假定（如類條件獨立性）的不準確性，以及缺乏可用的概率數據造成的。

拉普拉斯校正法

問題：如果某個P(xk|Ci)概率值為零，會發生什么？

導致這個Ci的概率值為0。

解決辦法：

拉普拉斯校準法：給未出現的情況+1，注意其他出現的情況也都要+1，且總數也要求和。

舉例：

貝葉斯分類例題

下表由雇員數據庫的訓練數據組成，數據已泛化。例如，age"31……35"表示年齡在31~35之間。對于給定的行，count表示該行具有特定值的元組數。

departmentstatusagesalarycount

sales	senior	31……35	46K……50K	30
sales	junior	26……30	26K……30K	40
sales	junior	31……35	31K……35K	40
systems	junior	21……25	46K……50K	20
systems	senior	31……35	66K……70K	5
systems	junior	26……30	46K……50K	3
systems	senior	41……45	66K……70K	3
marketing	senior	36……40	46K……50K	10
marketing	junior	31……35	41K……45K	4
secretary	senior	46……50	36K……40K	4
secretary	junior	26……30	26K……30K	6

給定一個數據元組，它在屬性department，age，salary的值分別為"system",“26……30"和"46K……50K”，該元組status的樸素貝葉斯分類是什么？

解答：

假設X={department=system, age=26……30, salary=46K……50K}

P(C|X) = P(X|C)P?/P(X)

P(X)是固定的不用算，只要計算P(X|C)P?最大即可。

總記錄數為52+113=165，

假設senior和junior對應的類別分別為C1,C2，則P(C1)=52/165，P(C2)=113/165

P(X|C1) = P(department=system|C1) x P(age=26……30|C1) x P(salary=46K……50K|C1)

= [(5+3) / 52] x (0/52) x [(30+10)/52]

因為這里的P(age=26……30|C1)=0，所以需要使用拉普拉斯校正，給senior對應的每一個年齡段樣本數+1，從21~50共有6個年齡段，所以P(age=26……30|C1)=1/58；

P(X|C1) = 0.154 x 0.017 x 0.769 = 0.002

P(X|C2) = P(department=system|C2) x P(age=26……30|C2) x P(salary=46K……50K|C2)

= (20+3)/113 x (40+3+6) x (20+3)/113

= 0.204 x 0.434 x 0.204 = 0.018

P(X|C1)P(C1) = 0.002 x 0.315 = 0.00063

P(X|C2)P(C2) = 0.018 x 0.685 = 0.01233

因為P(X|C2)P(C2) > P(X|C1)P(C1)，所以該元組status的樸素貝葉斯分類是junior。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的贝叶斯分类（朴素）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。