本篇主要介绍了用 机器学习-Python 轻松实现机器学习，通过具体的内容展现，希望对Python以及机器学习的学习有一定的帮助。

用朴素贝叶斯分类器解决现实世界里的机器学习问题。

朴素贝叶斯Naïve Bayes是一种分类技术，它是许多分类器建模算法的基础。基于朴素贝叶斯的分类器是简单、快速和易用的机器学习技术之一，而且在现实世界的应用中很有效。

朴素贝叶斯是从 贝叶斯定理Bayes' theorem 发展来的。贝叶斯定理由 18 世纪的统计学家 托马斯·贝叶斯 提出，它根据与一个事件相关联的其他条件来计算该事件发生的概率。比如，帕金森氏病 患者通常嗓音会发生变化，因此嗓音变化就是与预测帕金森氏病相关联的症状。贝叶斯定理提供了计算目标事件发生概率的方法，而朴素贝叶斯是对该方法的推广和简化。

解决一个现实世界里的问题

这篇文章展示了朴素贝叶斯分类器解决现实世界问题（相对于完整的商业级应用）的能力。我会假设你对机器学习有基本的了解，所以文章里会跳过一些与机器学习预测不大相关的步骤，比如 数据打乱date shuffling 和 数据切片data splitting。如果你是机器学习方面的新手或者需要一个进修课程，请查看 《An introduction to machine learning today》 和 《Getting started with open source machine learning》。

朴素贝叶斯分类器是 有监督的supervised、属于 生成模型generative 的、非线性的、属于 参数模型parametric 的和 基于概率的probabilistic。

在这篇文章里，我会演示如何用朴素贝叶斯预测帕金森氏病。需要用到的数据集来自 UCI 机器学习库。这个数据集包含许多语音信号的指标，用于计算患帕金森氏病的可能性；在这个例子里我们将使用这些指标中的前 8 个：

MDVP:Fo(Hz)：平均声带基频

MDVP:Fhi(Hz)：最高声带基频

MDVP:Flo(Hz)：最低声带基频

MDVP:Jitter(%)、MDVP:Jitter(Abs)、MDVP:RAP、MDVP:PPQ 和 Jitter:DDP：5 个衡量声带基频变化的指标

这个例子里用到的数据集，可以在我的 GitHub 仓库 里找到。数据集已经事先做了打乱和切片。

用 Python 实现机器学习

接下来我会用 Python 来解决这个问题。我用的软件是：

Python 3.8.2

Pandas 1.1.1

scikit-learn 0.22.2.post1

Python 有多个朴素贝叶斯分类器的实现，都是开源的，包括：

NLTK Naïve Bayes：基于标准的朴素贝叶斯算法，用于文本分类

NLTK Positive Naïve Bayes：NLTK Naïve Bayes 的变体，用于对只标注了一部分的训练集进行二分类

Scikit-learn Gaussian Naïve Bayes：提供了部分拟合方法来支持数据流或很大的数据集（LCTT 译注：它们可能无法一次性导入内存，用部分拟合可以动态地增加数据）

Scikit-learn Multinomial Naïve Bayes：针对离散型特征、实例计数、频率等作了优化

Scikit-learn Bernoulli Naïve Bayes：用于各个特征都是二元变量/布尔特征的情况

在这个例子里我将使用 sklearn Gaussian Naive Bayes。

我的 Python 实现在 naive_bayes_parkinsons.py 里，如下所示：

import pandas as pd

# x_rows 是我们所使用的 8 个特征的列名

x_rows=['MDVP:Fo(Hz)','MDVP:Fhi(Hz)','MDVP:Flo(Hz)',

        'MDVP:Jitter(%)','MDVP:Jitter(Abs)','MDVP:RAP','MDVP:PPQ','Jitter:DDP']

y_rows=['status'] # y_rows 是类别的列名，若患病，值为 1，若不患病，值为 0

# 训练

# 读取训练数据

train_data = pd.read_csv('parkinsons/Data_Parkinsons_TRAIN.csv')

train_x = train_data[x_rows]

train_y = train_data[y_rows]

print("train_x:\n", train_x)

print("train_y:\n", train_y)

# 导入 sklearn Gaussian Naive Bayes，然后进行对训练数据进行拟合

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

gnb = GaussianNB()

gnb.fit(train_x, train_y)

# 对训练数据进行预测

predict_train = gnb.predict(train_x)

print('Prediction on train data:', predict_train)

# 在训练数据上的准确率

from sklearn.metrics import accuracy_score

accuracy_train = accuracy_score(train_y, predict_train)

print('Accuray score on train data:', accuracy_train)

# 测试

# 读取测试数据

test_data = pd.read_csv('parkinsons/Data_Parkinsons_TEST.csv')

test_x = test_data[x_rows]

test_y = test_data[y_rows]

# 对测试数据进行预测

predict_test = gnb.predict(test_x)

print('Prediction on test data:', predict_test)

# 在测试数据上的准确率

accuracy_test = accuracy_score(test_y, predict_test)

print('Accuray score on test data:', accuracy_train)

运行这个 Python 脚本：

$ python naive_bayes_parkinsons.py

train_x:

      MDVP:Fo(Hz)  MDVP:Fhi(Hz) ...  MDVP:RAP  MDVP:PPQ  Jitter:DDP

0        152.125       161.469  ...   0.00191   0.00226     0.00574

1        120.080       139.710  ...   0.00180   0.00220     0.00540

2        122.400       148.650  ...   0.00465   0.00696     0.01394

3        237.323       243.709  ...   0.00173   0.00159     0.00519

..           ...           ...           ...  ...       ...       ...        

155      138.190       203.522  ...   0.00406   0.00398     0.01218

[156 rows x 8 columns]

train_y:

      status

0         1

1         1

2         1

3         0

..      ...

155       1

[156 rows x 1 columns]

Prediction on train data: [1 1 1 0 ... 1]

Accuracy score on train data: 0.6666666666666666

Prediction on test data: [1 1 1 1 ... 1

 1 1]

Accuracy score on test data: 0.6666666666666666

在训练集和测试集上的准确率都是 67%。它的性能还可以进一步优化。你想尝试一下吗？你可以在下面的评论区给出你的方法。

背后原理

朴素贝叶斯分类器从贝叶斯定理发展来的。贝叶斯定理用于计算条件概率，或者说贝叶斯定理用于计算当与一个事件相关联的其他事件发生时，该事件发生的概率。简而言之，它解决了这个问题：如果我们已经知道事件 x 发生在事件 y 之前的概率，那么当事件 x 再次发生时，事件 y 发生的概率是多少？ 贝叶斯定理用一个先验的预测值来逐渐逼近一个最终的 后验概率。贝叶斯定理有一个基本假设，就是所有的参数重要性相同（LCTT 译注：即相互独立）。

贝叶斯计算主要包括以下步骤：

计算总的先验概率：

P(患病)P(患病) 和 P(不患病)P(不患病)

计算 8 种指标各自是某个值时的后验概率 (value1,...,value8 分别是 MDVP:Fo(Hz)，...，Jitter:DDP 的取值)：

P(value1,\ldots,value8\ |\ 患病)P(value1,…,value8 ∣ 患病)

P(value1,\ldots,value8\ |\ 不患病)P(value1,…,value8 ∣ 不患病)

将第 1 步和第 2 步的结果相乘，最终得到患病和不患病的后验概率：

P(患病\ |\ value1,\ldots,value8) \propto P(患病) \times P(value1,\ldots,value8\ |\ 患病)P(患病 ∣ value1,…,value8)∝P(患病)×P(value1,…,value8 ∣ 患病)

P(不患病\ |\ value1,\ldots,value8) \propto P(不患病) \times P(value1,\ldots,value8\ |\ 不患病)P(不患病 ∣ value1,…,value8)∝P(不患病)×P(value1,…,value8 ∣ 不患病)

上面第 2 步的计算非常复杂，朴素贝叶斯将它作了简化：

计算总的先验概率：

P(患病)P(患病) 和 P(不患病)P(不患病)

对 8 种指标里的每个指标，计算其取某个值时的后验概率：

P(value1\ |\ 患病),\ldots,P(value8\ |\ 患病)P(value1 ∣ 患病),…,P(value8 ∣ 患病)

P(value1\ |\ 不患病),\ldots,P(value8\ |\ 不患病)P(value1 ∣ 不患病),…,P(value8 ∣ 不患病)

将第 1 步和第 2 步的结果相乘，最终得到患病和不患病的后验概率：

P(患病\ |\ value1,\ldots,value8) \propto P(患病) \times P(value1\ |\ 患病) \times \ldots \times P(value8\ |\ 患病)P(患病 ∣ value1,…,value8)∝P(患病)×P(value1 ∣ 患病)×…×P(value8 ∣ 患病)

P(不患病\ |\ value1,\ldots,value8) \propto P(不患病) \times P(value1\ |\ 不患病) \times \ldots \times P(value8\ |\ 不患病)P(不患病 ∣ value1,…,value8)∝P(不患病)×P(value1 ∣ 不患病)×…×P(value8 ∣ 不患病)

这只是一个很初步的解释，还有很多其他因素需要考虑，比如数据类型的差异，稀疏数据，数据可能有缺失值等。

超参数

朴素贝叶斯作为一个简单直接的算法，不需要超参数。然而，有的版本的朴素贝叶斯实现可能提供一些高级特性（比如超参数）。比如，GaussianNB 就有 2 个超参数：

priors：先验概率，可以事先指定，这样就不必让算法从数据中计算才能得出。

var_smoothing：考虑数据的分布情况，当数据不满足标准的高斯分布时，这个超参数会发挥作用。

损失函数

为了坚持简单的原则，朴素贝叶斯使用 0-1 损失函数。如果预测结果与期望的输出相匹配，损失值为 0，否则为 1。

优缺点

优点：朴素贝叶斯是最简单、最快速的算法之一。

优点：在数据量较少时，用朴素贝叶斯仍可作出可靠的预测。

缺点：朴素贝叶斯的预测只是估计值，并不准确。它胜在速度而不是准确度。

缺点：朴素贝叶斯有一个基本假设，就是所有特征相互独立，但现实情况并不总是如此。

从本质上说，朴素贝叶斯是贝叶斯定理的推广。它是最简单最快速的机器学习算法之一，用来进行简单和快速的训练和预测。朴素贝叶斯提供了足够好、比较准确的预测。朴素贝叶斯假设预测特征之间是相互独立的。已经有许多朴素贝叶斯的开源的实现，它们的特性甚至超过了贝叶斯算法的实现。

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