朴素贝叶斯（垃圾邮件分类）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了朴素贝叶斯（垃圾邮件分类）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一.基于贝叶斯决策理论的分类方法

朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。对于大多数的分类算法，在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。比如决策树，KNN，逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数，要么是条件分布。但是朴素贝叶斯却是生成方法，该算法原理简单，也易于实现。

优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。

缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感。

适用数据类型：标称型数据

朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分，所以讲述朴素贝叶斯之前有必要快速了解一下贝叶斯决策理论。假设现在我们有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如下图所示：

朴素贝叶斯（垃圾邮件分类）

我们现在用p1(x,y)表示数据点(x,y)属于类别1（图中用圆点表示的类别）的概率，用p2(x,y)表示数据点(x,y)属于类别2（图中用三角形表示的类别）的概率，那么对于一个新数据点(x,y)，可以用下面的规则来判断它的类别：

如果 p1(x,y) > p2(x,y)，那么类别为1。
如果 p2(x,y) > p1(x,y)，那么类别为2。
也就是说，我们会选择高概率对应的类别。这就是贝叶斯决策理论的核心思想，即选择具有最高概率的决策。看图1，如果该图中的整个数据使用6个浮点数来表示，并且计算类别概率的Python代码只有两行，那么我们应该使用下面哪种方法来对该数据点进行分类？

使用kNN算法，则需要进行1000次距离计算，和简单的概率计算相比，kNN的计算量太大；
使用决策树，则需要分别沿x轴、y轴划分数据，似乎效果并不是很好；
还有就是计算数据点属于每个类别的概率，并进行比较，这是最佳选择。

使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件

使用朴素贝叶斯进行交叉验证

def textParse(bigString):  # 输入字符串, 输出单词列表
    import re
    listOfTokens = re.split(r'[\W*]', bigString)                    # 字符串切分，去掉除单词、数字外的任意字符串
    return [tok.lower() for tok in listOfTokens if len(tok) > 2]    # 除了单个字母外，其他字符串全部转换成小写

函数textParse()接受一个大字符串并将其解析为字符串列表。该函数去掉少于两个字符的字符串，并将所有字符串转换为小写。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-471750.html

# 完整的垃圾邮件测试函数
def spamTest():
    docList = []                 # 文档列表
    classList = []               # 文档标签
    fullText = []                # 全部文档内容集合
    for i in range(1, 26):                                           # 遍历垃圾邮件和非垃圾邮件各25个
        wordList = textParse(open('email/spam/%d.txt' % i).read())   # 读取垃圾邮件，将大字符串并将其解析为字符串列表
        docList.append(wordList)                                     # 垃圾邮件加入文档列表
        fullText.extend(wordList)                                    # 把当前垃圾邮件加入文档内容集合
        classList.append(1)                                          # 1表示垃圾邮件，标记垃圾邮件
        wordList = textParse(open(&

到了这里，关于朴素贝叶斯（垃圾邮件分类）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！