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标题

基于朴素贝叶斯的机器学习实验教学设计

范文

王敏罗婧雯刘军刘沛泽

【摘要】? ? 贝叶斯学习是机器学习理论中的重要研究方向。本文主要实现基于朴素贝叶斯的机器学习实验教学设计，贝叶斯学习以贝叶斯法则为基础，通过已了解的数据分布的先验知识，结合样本训练数据来估算出整体数据的数学模型。贝叶斯学习的结果是获得一组变量的联合概率分布。贝叶斯学习由于其用概率的形式来表示不确定知识，故对不确定形式的问题它有独特的描述和计算优势。而朴素贝叶斯是在属性独立性假设的条件下进行计算，可以大大减小计算的复杂程度。实验设计目的是根据朴素贝叶斯公式实现对文档的分类，给学生提供一种实验教学案例。

【关键词】? ? 朴素贝叶斯? ? 实验教学设计? ? 文本分类

一、实验研究背景与目的

本实验设计主要基于朴素贝叶斯理论，目前是为学生提供基于贝叶斯理论的实验项目，让学生更好地理解该理论解决实际问题。随着互联网的飞速发展，海量数据注入到通讯设备中。如此大量的信息就让信息检索和数据挖掘的重要性更加突出。文本分类作为数据挖掘的一部分也逐渐被人们重视起来。其中文本分类的主要内容是在预先给定的类标签的集下，根据文章内容，确定它的类别。我们接下来将要通过三个方面来介绍：文本表示，分类器构造和分类器评估。

二、实验设计思路

本实验的思路是把一部分含有女性、体育、文学出版、校园的话题用网络爬虫爬下来存在特定的文档中，然后通过朴素贝叶斯分类算法实现贝叶斯分类。

三、方案设计

系统设计流程框图如下。

四、具体算法描述

除去噪声，如格式转换，去掉符号，整体规范化;遍历的读取一个文件下的每个文本。操作如下。

def readFile（path）：

with open（path， 'r'， errors='ignore'） as file：

content = file.read（）

return content

def saveFile（path， result）：

with open（path， 'w'， errors='ignore'） as file：

file.write（result）

4.1 jieba分词

1）首先利用import调用jieba模块、TF-IDF分词模块、朴素贝叶斯算法模块;

import jieba

2）jieba分词算法的基本原理是：1.基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG）; 2.采用动态规划查找最大概率路径，找出基于词频的最大切分组合; 3.对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法;

代码如下：

def segText（inputPath， resultPath）：

fatherLists = os.listdir（inputPath）

for eachDir in fatherLists：

eachPath = inputPath + eachDir + "/"? ? ? ? ? each_resultPath = resultPath + eachDir + "/"

if not os.path.exists（each_resultPath）：

os.makedirs（each_resultPath）

childLists = os.listdir（eachPath）

for eachFile in childLists：

eachPathFile = eachPath + eachFile

#? print（eachFile）

content = readFile（eachPathFile）

# content = str（content）

result = （str（content））.replace（"＼r＼n"， ""）.strip（）

# result = content.replace（"＼r＼n"，""）.strip（）

cutResult = jieba.cut（result）

saveFile（each_resultPath + eachFile， " ".join（cutResult））

4.2 TF-IDF逆文本頻率指数

1）首先调用TF-IDF向量转换类和向量生成类。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

2）TF-IDF逆文本频率指数是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。是一种统计方法，用以评估一个词对于一个语料库中一份文件的重要程度。词的重要性随着在文件中出现的次数正比增加，同时随着它在语料库其他文件中出现的频率反比下降。

3）TF-IDF词频算法实现。一个词在某一文档中出现次数比较多，其他文档没有出现，说明该词对该文档分类很重要。然而如果其他文档也出现比较多，说明该词的区分性不大，就用IDF来降低该词的权重。

TF-IDF=TF×IDF

其中，词频：TF=词在文档中出现的次数/文档中总词数;

逆文本频率：IDF=log（语料库中文档总数/包含该词的文档数+1）。

def getTFIDFMat（inputPath， stopWordList， outputPath）：

bunch = readBunch（inputPath）

tfidfspace = Bunch（target_name=bunch.target_name，label=bunch.label， filenames=bunch.filenames， tdm=[]，

vocabulary={}）

vectorizer = TfidfVectorizer（stop_words=stopWordList， sublinear_tf=True， max_df=0.5）

transformer = TfidfTransformer（）

tfidfspace.tdm = vectorizer.fit_transform（bunch.contents）

tfidfspace.vocabulary = vectorizer.vocabulary_

writeBunch（outputPath， tfidfspace）

4.3朴素贝叶斯分类法

1）首先调用贝叶斯分类法算法模块，这个模块是调用已有的别人写好的算法，下面会详细介绍原理过程。

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

2）朴素贝叶斯原理

朴素贝叶斯分类器采用了“属性条件独立性假设” 对已知类别假设所有属性相互独立。换言之，假设每个属性独立地对分类结果发生影响。故贝叶斯公式可以重写为

因为给定样本P（x）为已知的，故贝叶斯准则就可以转化为

显然，朴素贝叶斯分类器的训练过程就是基于训练集 D 来估计类先验概率P（c），并为每个属性估计条件概率。

令Dc表示訓练集D中第c类样本组成的集合，若有充足的独立同分布样本则可容易地估计出类先验概率。

对离散属性而言，令表示Dc中在第i个属性上取值为的样本组成的集合，则条件概率可估计为

程序如下：

def bayesAlgorithm（trainPath， testPath）：

trainSet = readBunch（trainPath）

testSet = readBunch（testPath）

clf = MultinomialNB（alpha=0.001）.fit（trainSet.tdm， trainSet.label）

#alpha：0.001 alpha 越小，迭代次数越多，精度越高

#print（shape（trainSet.tdm））? #输出单词矩阵的类型

#print（shape（testSet.tdm））

predicted = clf.predict（testSet.tdm）

total = len（predicted）

rate = 0

for flabel， fileName， expct_cate in zip（testSet.label， testSet.filenames， predicted）：

if flabel ！= expct_cate：

rate += 1

print（fileName， "：实际类别："， flabel， "-->预测类别："， expct_cate）

print（"erroe rate："， float（rate） * 100 / float（total）， "%"）

五、系统测试情况

下图中data文件夹中是原始数据，result文件夹是jieba分词结果，stop是文本预处理筛掉的的停用词。test是测试数据，test_segResult是测试结果。

其中测试数据集：女性话题有38个，体育话题115个，文学出版话题31个，校园话题16个，以下是测试出错的结果。其中校园话题出错的概率最大。

六、小结

此程序简单易懂，是在贝叶斯的基础上进一步了解了朴素贝叶斯公式的原理及其运用，介绍了jieba分词和TF-IDF逆文本频率指数及其应用，在实际案例中错误率仅为0.570，准确率较高，可以在实验课程教学中使用。

参? 考? 文? 献

[1]苏金树，张博锋，徐昕.基于机器学习的文本分类技术研究进展[J].软件学报， 2006， 17 （09）：1848-1859.

[2]李学明，李海瑞，薛亮，何光军.基于信息增益与信息熵的TFIDF算法[J].计算机工程， 2012， 38 （08）：37-40.

[3]Tom M.Mitchell著;曾华军等译，机器学习[M]. 机械工业出版社，2003.

[4]陈叶旺，余金山. 一种改进的朴素贝叶斯文本分类方法[J].? 华侨大学学报（自然科学版）. 2011（04）.

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