朴素贝叶斯分类器（Python实现+详细源码原理）

1、贝叶斯公式的本质： u由因到果，由果推因/u

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2、贝叶斯公式：

[图片上传中...(wps6.png-5fd624-1618488341725-0)]

1、朴素贝叶斯公式

x1，x2,...xn为特征集合，y为分类结果

朴素贝叶斯假设各个特征之间相互独立

分母相同情况下，我们只要保证分子最大

训练数据集

long,not_long,sweet,not_sweet,yellow,not_yellow,species

400,100,350,150,450,50,banana

0,300,150,150,300,0,orange

100,100,150,50,50,150,other_fruit

测试数据集

long,sweet,yellow

not_long,not_sweet,not_yellow

not_long,sweet,not_yellow

not_long,sweet,yellow

not_long,sweet,yellow

not_long,not_sweet,not_yellow

long,not_sweet,not_yellow

long,not_sweet,not_yellow

long,not_sweet,not_yellow

long,not_sweet,not_yellow

long,not_sweet,yellow

not_long,not_sweet,yellow

not_long,not_sweet,yellow

long,not_sweet,not_yellow

not_long,not_sweet,yellow

结果

特征值：[not_long, not_sweet, not_yellow]

预测结果：{'banana': 0.003, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果类别：other_fruit

特征值：[not_long, sweet, not_yellow]

预测结果：{'banana': 0.006999999999999999, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.05625000000000001}

水果类别：other_fruit

特征值：[not_long, sweet, yellow]

预测结果：{'banana': 0.063, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果类别：orange

特征值：[not_long, sweet, yellow]

预测结果：{'banana': 0.063, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果类别：orange

特征值：[not_long, not_sweet, not_yellow]

预测结果：{'banana': 0.003, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果类别：other_fruit

特征值：[long, not_sweet, not_yellow]

预测结果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果类别：other_fruit

特征值：[long, not_sweet, not_yellow]

预测结果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果类别：other_fruit

特征值：[long, not_sweet, not_yellow]

预测结果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果类别：other_fruit

特征值：[long, not_sweet, not_yellow]

预测结果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果类别：other_fruit

特征值：[long, not_sweet, yellow]

预测结果：{'banana': 0.108, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.00625}

水果类别：banana

特征值：[not_long, not_sweet, yellow]

预测结果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}

水果类别：orange

特征值：[not_long, not_sweet, yellow]

预测结果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}

水果类别：orange

特征值：[long, not_sweet, not_yellow]

预测结果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}

水果类别：other_fruit

特征值：[not_long, not_sweet, yellow]

预测结果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}

水果类别：orange

python函数与方法的区别总结

1、函数的分类：

内置函数：python内嵌的一些函数。

匿名函数：一行代码实现一个函数功能。

递归函数

自定义函数：根据自己的需求，来进行定义函数。

2、方法的分类：

普通方法：直接用self调用的方法。

私有方法：__函数名，只能在类中被调用的方法。

属性方法：@property，将方法伪装成为属性，让代码看起来更合理。

特殊方法(双下划线方法)：以__init__为例，是用来封装实例化对象的属性，只要是实例化对象就一定会执行__init方法，如果对象子类中没有则会寻找父类（超类），如果父类（超类）也没有，则直接继承object（python 3.x）类，执行类中的__init__方法。类方法：通过类名的调用去操作公共模板中的属性和方法。

静态方法：不用传入类空间、对象的方法， 作用是保证代码的一致性，规范性，可以完全独立类外的一个方法，但是为了代码的一致性统一的放到某个模块（py文件）中。

其次，从作用域的角度来分析：

（1）函数作用域：从函数调用开始至函数执行完成，返回给调用者后，在执行过程中开辟的空间会自动释放，也就是说函数执行完成后，函数体内部通过赋值等方式修改变量的值不会保留，会随着返回给调用者后，开辟的空间会自动释放。

（2）方法作用域：通过实例化的对象进行方法的调用，调用后开辟的空间不会释放，也就是说调用方法中对变量的修改值会一直保留。

最后，调用的方式不同。

（1）函数：通过“函数名（）”的方式进行调用。

（2）方法：通过“对象.方法名”的方式进行调用。

xgb用python写的时候基分类器可以换别的么

可以呀，有很多种的

from sklearn import ensemble

集成分类器(ensemble)：

1.bagging(ensemble.bagging.BaggingClassifier)

对随机选取的子样本集分别建立基本分类器，然后投票决定最终的分类结果

2.RandomForest(ensemble.RandomForestClassifier)

对随机选取的子样本集分别建立m个CART(Classifier and Regression Tree)，然后投票决定最终的分类结果

Random在此处的意义：

1）Bootstrap 中的随机选择子样本集

2）Random subspace 的算法从属性中随机选择k个属性，每个树节点分裂时从这随机的k个属性中，选择最优的

3.Boosting(ensemble.weight_boosting)

在选择分类超平面时给样本加了一个权值，使得loss function尽量考虑那些分错类的样本。（i.e.分错类的样本weight 大）

-boosting 重采样的不是样本，而是样本的分布。最后的分类结果是几个弱分类器的线性加权和。注意这几个弱分类器都是一种base classifier类别。

-与bagging的区别：bagging 的训练集是随机的，各训练集是独立的；而boosting训练集的选择不是独立的，每次选择的训练集都依赖于上一次学习的结果；

bagging的每个预测函数（即弱假设）没有权重，而Boosting根据每一次训练的训练误差得到该次预测函数的权重；

bagging的各个预测函数可以并行生成，而boosting的只能顺序生成。对于神经网络这样极为耗时的学习方法，Bagging可通过并行训练节省大量的时间开销。

-与bagging的共同点：都可以通过使用for循环给estimator赋不同的分类器类型，以实现集成多种分类器，而不是单一的某一种（比如决策树）。

代表算法 Adaboost 和 Realboost。总的来说，Adaboost 简单好用，Realboost 准确

4.Stacking

在stacking（堆叠）方法中，每个单独分类器的输出会作为更高层分类器的输入，更高层分类器可以判断如何更好地合并这些来自低层的输出。

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