朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的机器学习技术，用于分类任务。它假设特征在给定类别标签的情况下是条件独立的。本文将介绍朴素贝叶斯算法的概念、步骤以及如何在Python中实现这一算法。
朴素贝叶斯算法因其简单、高效和在处理高维数据时的有效性而闻名。它广泛应用于文本分类、垃圾邮件检测和情感分析等多种应用场景。
贝叶斯定理是计算给定证据下假设概率的一种方法。本文通过一个案例来解释贝叶斯定理的概念及其工作原理。假设有一个公司员工的数据集，目标是创建一个模型来预测一个人是开车还是步行上班，基于该人的工资和年龄。
步骤1：需要找到贝叶斯定理计算后验概率所需的所有概率。例如，P(Walks)是所有步行者的概率。为了找到边缘似然P(X)，需要考虑围绕新数据点的任何半径的圆，包括一些红色和绿色的点。
# 假设代码示例
P(Walks) = ...
P(X|Walks) = ...
P(Walks|X) = ...
步骤2：类似地，可以找到驾驶的后验概率，假设为0.25。步骤3：比较两个后验概率。通过比较后验概率，可以发现P(walks|X)的值更大，新点属于步行类别。
现在让逐步使用Python编程语言实现朴素贝叶斯。使用的是社交网络广告数据集。数据集包含了社交网站用户的细节，以确定用户是否通过点击网站上的广告购买产品，基于他们的工资、年龄和性别。
# 导入库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score
# 导入数据集
dataset = pd.read_csv('Social_Network_Ads.csv')
X = dataset.iloc[:, [1, 2, 3]].values
y = dataset.iloc[:, -1].values
# 编码字符变量
le = LabelEncoder()
X[:,0] = le.fit_transform(X[:,0])
# 训练测试集分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=0)
# 特征缩放
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)
# 训练朴素贝叶斯模型
classifier = GaussianNB()
classifier.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集结果
y_pred = classifier.predict(X_test)
# 制作混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
ac = accuracy_score(y_test, y_pred)
准确率是0.9125，这是一个不错的结果。注意，使用不同的算法可能会得到更好的结果。
朴素贝叶斯有几种变体，如高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。每种变体都有自己的假设，适用于不同类型的数据。以下是朴素贝叶斯算法的一些假设：