请手动实现（不准调用任何现成的机器学习工具包中的朴素贝叶斯分类器）朴素贝叶斯分类器算法（包括概率平滑方法），并在ppt中列出的D14数据集进行训练和验证：将D14数据集随机打乱后，取10个样例为训练集，另外4个测试集；输出测试结果。
import random
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from collections import defaultdict
朴素贝叶斯代码的实现步骤
提取数据集数据
分析处理数据集数据
计算概率（先验概率、条件概率、联合概率）
根据贝叶斯公式计算预测概率
其中处理不同数据类型（伯努利，多项式，连续型）和0概率情况，还用到了：
概率密度函数
拉普拉斯平滑
outlook = ["Sunny", "Overcast","Rain"]
Temperature = ["Hot", "Mild","Cool"]
Humidity = ["High","Normal"]
Wind = ["Strong", "Weak"]
PlayTennis=["Yes","No"]
Play = []
Play.append(outlook)
Play.append(Temperature)
Play.append(Humidity)
Play.append(Wind)
Play.append(PlayTennis)
data = [ ["Sunny","Hot","High","Weak","No"],
["Sunny","Hot","High","Strong","No"],
["Overcast","Hot","High","Weak","Yes"],
["Rain","Mild","High","Weak","Yes"],
["Rain","Cool","Normal","Weak","Yes"],
["Rain","Cool","Normal","Strong","No"],
["Overcast","Cool","Normal","Strong","Yes"],
["Sunny","Mild","High","Weak","No"],
["Sunny","Cool","Normal","Weak","Yes"],
["Rain","Mild","Normal","Weak","Yes"],
["Sunny","Mild","Normal","Strong","Yes"],
["Overcast","Mild","High","Strong","Yes"],
["Overcast", "Hot", "Normal", "Weak", "Yes"],
["Rain","Mild","High","Strong","No"],
length = len(data)
random.shuffle(data)
for i in range(length):
print(data[i])
train = data[:10]
train_length = len(train)
test= data[10:]
test_length = len(test)
def count_PlayTennis_total(data):
count = defaultdict(int)
for i in range(train_length):
count[data[i][4]]+=1
return count
def cal_base_rates(data):
y = count_PlayTennis_total(data)
cal_base_rates = {}
for label in y.keys():
priori_prob = (y[label]+1) / (len(train)+2)
cal_base_rates[label] = priori_prob
return cal_base_rates
print(cal_base_rates(train))
def count_sj(attr, Play):
for i in range(len(Play)):
if attr in Play[i]:
return len(Play[i])
def likelihold_prob(data):
y = count_PlayTennis_total(data)
likelihold = {}
for i,c in y.items():
attr_prob = defaultdict(int)
for j in range(train_length):
if data[j][4]==i:
for attr in range(4):
attr_prob[data[j][attr]]+=1
for keys,values in attr_prob.items():
sj = count_sj(keys, Play)
attr_prob[keys]=(values+1)/(c+sj)
likelihold[i] = attr_prob
return likelihold
LikeHold = likelihold_prob(train)
print(LikeHold)
def Test(data,test):
y = count_PlayTennis_total(data)
likehold = likelihold_prob(data)
playtennis = cal_base_rates(data)
RATE = defaultdict(int)
print(test)
for i, _ in y.items():
rates=1
for j in range(4):
attr = test[j]
rates *= likehold[i][attr]
rates=rates * playtennis[i]
RATE[i] = rates
print("预测结果: " )
print(RATE)
return sorted(RATE,key=lambda x:RATE[x])[-1]
if __name__=='__main__':
print(cal_base_rates(train))
print(likelihold_prob(train))
print(Test(train,test[0][:4]))
print(Test(train, test[1][:4]))
print(Test(train, test[2][:4]))
print(Test(train, test[3][:4]))
我根据李航统计学习方法那本书上的公式编写的 数据量很小 所以测试准确率很差。。。
请手动实现（不准调用任何现成的机器学习工具包中的朴素贝叶斯分类器）朴素贝叶斯分类器算法（包括概率平滑方法），并在ppt中列出的D14数据集进行训练和验证：将D14数据集随机打乱后，取10个样例为训练集，另外4个测试集；输出测试结果。import randomimport pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom collections import default
朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian algorithm) 是应用最为广泛的分类算法之一，在垃圾邮件分类等场景展露出了非常优秀的性能。
朴素贝叶斯公式来历
朴素贝叶斯，名字中的朴素二字就代表着该算法对概率事件做了很大的简化，简化内容就是各个要素之间是相互独立的。
比如今天刮风和气温低，两个要素导致了不下雨的结果。实际上刮风可能导致气温低，而且刮风对于天晴的影响会更大，朴素贝叶斯认为刮风和气...
文章目录一、朴素贝叶斯理论1.概述2.优缺点3.贝叶斯决策理论4.条件概率5.全概率公式6.贝叶斯推断二、贝叶斯分类器的简单应用1.数据说明2.分类三、使用朴素贝叶斯分类器对垃圾文件进行过滤1.流程介绍2.从文本中构建词向量3.从词向量计算概率4.朴素贝叶斯分类函数5.文档词袋模型6.对数据文本进行切分7.使用朴素贝叶斯进行交叉验证总结
一、朴素贝叶斯理论
朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题。其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某特征的先验概率计算出其后验概率，然后选择具有最大后验概
先上问题吧，我们统计了14天的气象数据(指标包括outlook，temperature，humidity，windy)，并已知这些天气是否打球(play)。如果给出新一天的气象指标数据:sunny,cool,high,TRUE，判断一下会不会去打球。
table 1
outlook
temperature
humidity
windy
sunny
ho...
机器学习实验：
朴素贝叶斯算法
编程
实现朴素贝叶斯算法，并根据如下训练集输出
预测结果：
预测样本{Outlook=Sunny，Temp=Cool，Humidity=High，Wind=Strong}是否
打球。给出代码与运行结果图。
根据给出的
算法naivebayes.py，
实现：
1、将数据集文件naivebayes_data.csv中的数据替换成14天
打球与
天气数据；
2、
预测样本{Outlook=Sunny，Temp=Cool，Humidity=High，Windy=Strong}是否
打球。
（1）如下数据集中，计算“温度=热”，“是否适合
打网球=是”后验概率；
（2）使用特征独立假设，在如下数据集中，计算P（“是否有风=否”，”
天气=晴“，|“是否适合
打网球=是”）；
天气(x1)
温度(x2)
湿度(x3)
是否有风(x4)
是否适合
打网球（Y）
该数据集，已有的
天气状况、温度、湿度还有风力信息，
预测是否适合出去游玩。在
算法设计中可以把
天气状况、温度、湿度还有风力信息作为
算法的输入，是否适合游玩作为输出结果。
定义属性、划分数据集
将1-12条作为训练数据集，13-16作为测试数据集
结果
预测
本文实例讲述了Python实现的朴素贝叶斯分类器。分享给大家供大家参考，具体如下：
因工作中需要，自己写了一个朴素贝叶斯分类器。
对于未出现的属性，采取了拉普拉斯平滑，避免未出现的属性的概率为零导致整个条件概率都为零的情况出现。
朴素贝叶斯的基本原理网上很容易查到，这里不再叙述，直接附上代码
因工作中需要，自己写了一个朴素贝叶斯分类器。对于未出现的属性，采取了拉普拉斯平滑，避免未出现的属性的概率为零导致整个条件概率都为零的情况出现。
class NBClassify(object):
def __init__(self, fillNa = 1):
self.fillNa = 1
朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯决策理论的分类模型，首先来了解一下贝叶斯决策理论和概率论的相关知识。
贝叶斯决策理论
概率决策是贝叶斯决策理论的核心思想。在执行分类任务的时候我们无法保证分类的结果总是正确的，贝叶斯决策理论的目的就是基于已有的相关概率来做出使得误判损失最低的决策。
对于一个多分类任务，假定样本总共有 mmm 类：c1,c2,...,cm{c_1, c_2,...,...
朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素。
朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。
通俗来说，就好比这么个道理，你在街上看到一个黑人，我问你你猜这哥们哪里来的，你十有八九猜非洲。为什么呢？因为黑人中非洲人的比率最高，当然人家也可能是美洲人或亚洲人，但在没有其它可用信息下，我们会选择条件概率最大的类别，这就是朴素贝叶斯的思想基础。
### 回答1：
朴素贝叶斯分类器是一种常用的机器学习算法，可以用于分类问题。在Python中，可以使用scikit-learn库中的朴素贝叶斯分类器来预测垃圾邮件。具体步骤包括：
1. 收集和准备数据集：收集垃圾邮件和正常邮件的数据集，并将其转换为计算机可以处理的格式。
2. 特征提取：从邮件中提取特征，例如邮件的主题、发件人、正文等。
3. 数据预处理：对提取的特征进行预处理，例如去除停用词、词干提取等。
4. 训练模型：使用训练集训练朴素贝叶斯分类器模型。
5. 预测：使用测试集对模型进行测试，预测邮件是否为垃圾邮件。
6. 评估：评估模型的性能，例如准确率、召回率等。
通过以上步骤，可以使用Python中的朴素贝叶斯分类器来预测垃圾邮件。
### 回答2：
朴素贝叶斯分类器是一种常见的机器学习算法，这个方法可以很好地处理文本分类问题，包括垃圾邮件的分类问题。Python中已经有了许多成熟的朴素贝叶斯分类器的实现，例如scikit-learn、nltk等。
邮件分类涉及到以下过程：
1. 预处理：这个过程指的是将邮件转化为可供处理的数据格式，如文本形式或特征向量形式。
2. 特征提取：由于邮件是文本内容，所以我们需要从文本中提取有用的特征，例如单词的出现频率和词频等，这些特征可以反映文本的风格和主题，从而用于分类预测。
3. 模型训练：训练模型是指利用已知分类好的数据，通过朴素贝叶斯分类器构建一个分类预测模型，该模型可以将新出现的邮件根据训练好的模型进行分类预测。
4. 预测评估：最后，我们需要通过一些指标来评估我们所建立的模型的好坏，比如召回率，准确率等。
下面以Python中的scikit-learn库为例，介绍如何使用朴素贝叶斯分类器构建垃圾邮件分类器。
步骤一：首先需要加载数据集，一个常用的数据集是Enron-Spam数据集，该数据集有两种类型的邮件，一种是垃圾邮件，另一种是正常邮件。用Pandas库的read_csv函数可以用较为方便地加载该数据。
import pandas as pd
data = pd.read_csv("spam.csv")
步骤二：将邮件文本转化为可供处理的特征向量形式。这里采用的是词袋模型，即将文本中的单词作为特征向量的每个维度，然后记录每个单词出现的频率。在Python中可以使用CountVectorizer函数来实现这个过程。
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
cv = CountVectorizer(stop_words="english")
X = cv.fit_transform(data["text"])
步骤三：划分样本集。为了进行分类模型的训练和测试，需要将数据集分成训练样本和测试样本。可以使用sklearn库中的train_test_split函数进行划分。
from sklearn.model_selection import train_test_split
y = data["type"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
步骤四：训练朴素贝叶斯分类器模型。在Python中，可以使用MultinomialNB函数来训练模型。
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
nb = MultinomialNB()
nb.fit(X_train, y_train)
步骤五：对测试集进行预测，通过查看模型在测试集上的表现，评估模型的分类效果。
y_pred = nb.predict(X_test)
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix
print("Accurary:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("Confusion matrix:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred))
print("Classification report:\n", classification_report(y_test, y_pred))
预测结果可以通过模型的表现来观察，其中，准确率、混淆矩阵、分类报告都是评估模型性能的重要指标。
总的来说，朴素贝叶斯分类器是一种简单而有效的文本分类算法，特别适用于邮件分类场景。Python中有众多成熟的实现库，其中，scikit-learn是一种常用的实现库，通过以上五个步骤，我们可以使用Python构建一个高效的垃圾邮件分类器。
### 回答3：
朴素贝叶斯分类器是一种机器学习算法，可以用来进行文本分类任务。在垃圾邮件分类任务中，我们可以使用朴素贝叶斯分类器来对邮件进行分类，判断其是垃圾邮件还是正常邮件。Python中有很多库可以用来实现朴素贝叶斯分类器，例如sklearn，nltk等等。
首先，我们需要准备数据集。可以使用已经标注好的数据集，例如SpamAssassin Public Corpus，也可以自己手动标注数据集。标注之后，将数据集分为训练集和测试集，通常将70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。
接着，需要对文本进行预处理。预处理的步骤包括分词、去停用词、词干提取、统计词频等等。这些步骤可以使用nltk等自然语言处理工具库来实现。
接下来，我们可以使用sklearn库中的朴素贝叶斯分类器进行训练和预测。sklearn中有两种朴素贝叶斯分类器，分别是朴素贝叶斯分类器（MultinomialNB）和伯努利朴素贝叶斯分类器（BernoulliNB）。在垃圾邮件分类任务中，通常使用伯努利朴素贝叶斯分类器，因为该算法适合处理二元特征，即只考虑是否出现，而不考虑出现次数。
最后，我们可以使用测试集进行模型评估。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等等。
总之，朴素贝叶斯分类器是一种高效的文本分类算法，可以用来预测垃圾邮件。在Python中，使用sklearn等库可以方便地实现朴素贝叶斯分类器，同时，预处理步骤也可以使用多种自然语言处理工具库来实现。
ConnectionError: Couldn‘t reach https://raw.githubuserc//huggingface/datasets/1.15.1/datasets/squad/
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CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling `cublasCreate(handle)`
