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1、基于朴素贝叶斯分类器文本分类,物电.12计研,基于朴素贝叶斯分类器文本分类,1.贝叶斯定理在分类中的应用 2.朴素贝叶斯分类器 3.朴素贝叶斯文本分类算法 3.1.多项式模型 3.2伯努力模型,1.贝叶斯定理在分类中的应用,分类(classification): 常常需要把一个事物分到某个类别。一个事物具有很多属性，把它的众多属性看做一个向量，即X=(x1,x2,x3,xn)，用x这个向量来代表这个事物。类别也是有很多种，用集合Y=y1,y2,ym表示。如果x属于y1类别，就可以给x打上y1标签，意思是说x属于y1类别。这就是所谓的分类(Classification)。,1.贝叶斯定理在分类中
2、的应用,x的集合记为X，称为属性集。一般X和Y的关系是不确定的，你只能在某种程度上说x有多大可能性属于类y1，比如说x有80%的可能性属于类y1，这时可以把X和Y看做是随机变量，P(Y|X)称为Y的后验概率（posterior probability），与之相对的，P(Y)称为Y的先验概率（prior probability）。,1.贝叶斯定理在分类中的应用,在训练阶段，我们要根据从训练数据中收集的信息，对X和Y的每一种组合学习后验概率P(Y|X)。分类时，来了一个实例x，在刚才训练得到的一堆后验概率中找出所有的P(Y|x)， 其中最大的那个y，即为x所属分类。,1.贝叶斯定理在分类中的应用,
3、在训练阶段，我们要根据从训练数据中收集的信息，对X和Y的每一种组合学习后验概率P(Y|X)。分类时，来了一个实例x，在刚才训练得到的一堆后验概率中找出所有的P(Y|X=x)， 其中最大的那个y，即为x所属分类。根据贝叶斯公式，后验概率为: 实际中只考虑 最值问题即可,1.贝叶斯定理在分类中的应用,考虑一个医疗诊断问题，有两种可能的假设：（1）病人有癌症。（2）病人无癌症。样本数据来自某化验测试，它也有两种可能的结果：阳性和阴性。假设我们已经有先验知识：在所有人口中只有0.008的人患病。此外，化验测试对有病的患者有98%的可能返回阳性结果，对无病患者有97%的可能返回阴性结果。,1.贝叶斯定理
4、在分类中的应用,上面的数据可以用以下概率式子表示： P(cancer)=0.008,P(无cancer)=0.992 P(阳性|cancer)=0.98,P(阴性|cancer)=0.02 P(阳性|无cancer)=0.03，P(阴性|无cancer)=0.97 假设现在有一个新病人，化验测试返回阳性，是否将病人断定为有癌症呢？ 在这里，Y=cancer，无cancer，共两个类别，这个新病人是一个样本，他有一个属性阳性，可以令x=(阳性)。,1.贝叶斯定理在分类中的应用,我们可以来计算各个类别的后验概率： P(cancer | 阳性) = P(阳性 | cancer)p(cancer)=0
5、.98*0.008 = 0.0078 P(无cancer | 阳性) =P(阳性 | 无cancer)*p(无cancer)=0.03*0.992 = 0.0298 因此，应该判断为无癌症。 归一处理：P(癌症)= 0.0078/（ 0.0078 + 0.0298 ）=0.207 P（无癌症）=0.793,2.朴素贝叶斯分类器,条件独立性： 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假设： 在给定目标属性之间是相互独立的。,举例：Machine, learning,:最可能的目标值,2.朴素贝叶斯分类器,P(xi|Y=y)怎么计算呢？ 它一般根据类别y下包含属性xi的实例的比例来估计。以文本分类为例，xi
6、表示一个单词，P(xi|Y=y)=包含该类别下包含单词的xi的文章总数/ 该类别下的文章总数。,2.朴素贝叶斯分类器,当训练样本不能覆盖那么多的属性值时，都会出现上述的窘境。简单的使用样本比例来估计类条件概率的方法太脆弱了，尤其是当训练样本少而属性数目又很大时。 解决方法是使用m估计(m-estimate)方法来估计条件概率：,2.朴素贝叶斯分类器,n是类yj中的样本总数，nc是类yj中取值xi的样本数，m是称为等价样本大小的参数，而p是用户指定的参数。如果没有训练集（即n=0），则P(xi|yj)=p m=|V|时，就是多项式模型 m=2时，就是伯努利模型,3.朴素贝叶斯文本分类算法,文本分
7、类问题 在文本分类中，假设我们有一个文档dX，X是文档向量空间(document space)，和一个固定的类集合C=c1,c2,cj，类别又称为标签。显然，文档向量空间是一个高维度空间。我们把一堆打了标签的文档集合作为训练样本，XC。例如： =Beijing joins the World Trade Organization, China 对于这个只有一句话的文档，我们把它归类到 China，即打上china标签。 我们期望用某种训练算法，训练出一个函数，能够将文档映射到某一个类别： :XC,目的：,3.朴素贝叶斯文本分类算法,在多项式模型中， 设某文档d=(t1,t2,tk)，tk是该文
8、档中出现过的单词，允许重复，则 先验概率P(c)= 类c下单词总数/整个训练样本的单词总数 类条件概率P(tk|c)=(类c下单词tk在各个文档中出现过的次数之和+1)/(类c下单词总数+|V|) V是训练样本的单词表（即抽取单词，单词出现 多次，只算一个），|V|则表示训练样本包含多 少种单词。在这里，m=|V|, p=1/|V|。,3.1多项式模型,3.朴素贝叶斯文本分类算法,3.1多项式模型,例子：,给定一个新样本Chinese Chinese Chinese Tokyo Japan， 对其进行分类。,3.朴素贝叶斯文本分类算法,该文本用属性向量表示为d=(Chinese, Chines
9、e, Chinese, Tokyo, Japan)，类别集合为Y=yes, no。 类yes下总共有8个单词，类no下总共有3个单词，训练样本单词总数为11，因此P(yes)=8/11, P(no)=3/11。类条件概率计算如下： P(Chinese | yes)=(5+1)/(8+6)=6/14=3/7 P(Japan | yes)=P(Tokyo | yes)= (0+1)/(8+6)=1/14 P(Chinese|no)=(1+1)/(3+6)=2/9 P(Japan|no)=P(Tokyo| no) =(1+1)/(3+6)=2/9,3.1多项式模型,分析：,3.朴素贝叶斯文本分类算法
10、,有了以上类条件概率，开始计算后验概率， P(yes | d)=(3/7)31/141/148/11=108/1848770.00058417 P(no | d)= (2/9)32/92/93/11=32/2165130.00014780 因此，这个文档属于类别china。,3.1多项式模型,分析：,3.朴素贝叶斯文本分类算法,P(c)= 类c下文件总数/整个训练样本的文件总数 P(tk|c)=(类c下包含单词tk的文件数+1)/(类c下单词总数+2) 在这里，m=2, p=1/2。 在这里，后验概率的求法也不同,3.2伯努利模型,3.朴素贝叶斯文本分类算法,还是使用前面例子中的数据，不过模型
11、换成了使用伯努利模型。 类yes下总共有3个文件，类no下有1个文件，训练样本文件总数为11，因此P(yes)=3/4, P(Chinese | yes)=(3+1)/(3+2)=4/5 P(Japan | yes)=P(Tokyo | yes)=(0+1)/(3+2)=1/5 P(Beijing | yes)= P(Macao|yes)= P(Shanghai |yes)=(1+1)/(3+2)=2/5 P(Chinese|no)=(1+1)/(1+2)=2/3 P(Japan|no)=P(Tokyo| no) =(1+1)/(1+2)=2/3 P(Beijing| no)= P(Macao
12、| no)= P(Shanghai | no)=(0+1)/(1+2)=1/3,3.2伯努利模型,3.朴素贝叶斯文本分类算法,分析： 给定一个新样本Chinese Chinese Chinese Tokyo Japan，对其进行分类。 P(yes | d)=P(yes)P(Chinese|yes) P(Japan|yes) P(Tokyo|yes)(1-P(Beijing|yes) (1-P(Shanghai|yes)(1-P(Macao|yes) =3/44/51/51/5(1-2/5) (1-2/5)(1-2/5)=81/156250.005 P(no | d)= 1/42/32/32/3(1-1/3)(1-1/3)(1-1/3)=16/7290.022 因此，这个文档不属于类别china。,3.2伯努利模型,3.朴素贝叶斯文本分类算法,二者的计算粒度不一样，多项式模型以单词为粒 度，伯努利模型以文件为粒度，因此二者的先验 概率和类条件概率的计算方法都不同。 计算后验概率时，对于一个文档d，多项式模型 中，只有在d中出现过的单词，才会参与后验概 率计算，伯努利模型中，没有在d中出现，但是 在全局单词表中出现的单词，也会参与计算，不 过是作为“反方”参与的。,总结：,Thank you！,
