朴素贝叶斯
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贝叶斯理论
给定一个假设Hypothesis, H和证据Evidence, E. 那么在出现了证据E的情况下, H的概率为\(P(H|E)=\frac{P(E|H)P(H)}{P(E)}\).
如给出一捆花🌷, 🌹, 🌸的一些特征即证据E, 如颜色, 茎长. 推测假设H是一朵玫瑰🌹的可能性:
- \(P(H|E)\): 后验概率, 又叫作条件概率, 是我们知道证据后某一事件的可能性, 如给出颜色, 茎长后, 是玫瑰的概率
- \(P(H)\): 先验概率, 是我们知道证据前某一事件的可能性, 如不给出任何颜色, 茎长, 是玫瑰的概率
- \(P(E|H)\): 后验概率, 又叫作条件概率, 是我们知道证据后某一事件的可能性, 如玫瑰之后, 是红色, 长茎的概率
- \(P(E)\): 先验概率, 是我们知道证据前某一事件的可能性, 如不给出是不是玫瑰, 是红色, 长茎的概率
朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯算法用于解决分类问题, 依赖的是贝叶斯理论, 在这个基础上还包含了两层假设:
- 独立性: 在知道所属类的情况下, 所有的属性(特征)两两之间都是独立的, 即假设我们有两个属性A和B, 他们用于预测某个类别C, 如果属性A和属性B是独立的, 那么在给定类别C的情况下, 属性A的取值不会影响属性B的取值. 即\(P(A,B|C)=P(A|C)\times P(B|C)\)
- 同等重要: 所有的属性都是同等重要的
从这里, 我们可以看出, 朴素贝叶斯算法之所以被称为"朴素", 或者"天真", 是因为它的假设基本上都是天真的, 不实际的, 但是这些假设能够使算法更加简单, 并且往往能够取得较好的结果.
假设我们有一些天气数据, 从这些数据(证据)中推导出假设"能玩游戏"还是"不能玩游戏":
| outlook | temp. | humidity | windy | play |
|---|---|---|---|---|
| sunny | hot | high | false | no |
| sunny | hot | high | true | no |
| overcast | hot | high | false | yes |
| rainy | mild | high | false | yes |
| rainy | cool | normal | false | yes |
| rainy | cool | normal | true | no |
| overcast | cool | normal | true | yes |
| sunny | mild | high | false | no |
| sunny | cool | normal | false | yes |
| rainy | mild | normal | false | yes |
| sunny | mild | normal | true | yes |
| overcast | mild | high | true | yes |
| overcast | hot | normal | false | yes |
| rainy | mild | high | true | no |
首先, 需要计算在已知特征的情况下, 假设新的一天的天气为sunny, cool, high, true, 分别对应\(E_1, E_2, E_3, E_4\), 对于每一个类(假设)都要计算他们的后验概率, 如在这个例子中, 是\(P(yes|E)\)和\(P(no|E)\). 根据贝叶斯理论, \(P(yes|E)=\frac{P(E|yes)P(yes)}{P(E)}, P(no|E)=\frac{P(E|no)P(no)}{P(E)}\). 那么, 我们如何计算\(P(E|yes)\)和\(P(E|no)\)呢? 这里, 我们就用到了假设1, 即\(P(E|yes)=P(E_1|yes)P(E_2|yes)P(E_3|yes)P(E_4|yes)\), \(P(E|no)=P(E_1|no)P(E_2|no)P(E_3|no)P(E_4|no)\). 代入上面的式子, 可以得到\(P(yes|E)=\frac{P(E_1|yes)P(E_2|yes)P(E_3|yes)P(E_4|yes)P(yes)}{P(E)}, P(no|E)=\frac{P(E_1|no)P(E_2|no)P(E_3|no)P(E_4|no)P(no)}{P(E)}\). 分子的部分可以直接从训练数据中得到, 分母的部分都是\(P(E)\), 由于我们只是要比较\(P(yes|E)\)和\(P(no|E)\), 所以没有必要算出分母, 具体的计算过程就不在这里写了, 得到的结果是\(P(yes|E)=\frac{0.0053}{P(E)}, P(no|E)=\frac{0.0206}{P(E)}\). 由于\(P(no|E)>P(yes|E)\), 所以朴素贝叶斯预测的sunny, cool, high, true的play选项为no.
另一个例子见图.
零频问题
在上述分类问题中, 对于一个属性值(特征值)至少在每一个类别(play=yes, play=no)中都出现过一次. 如果sunny只出现在play=no中, 从未出现在play=yes中, 那么, 就会有\(P(yes|E)=\frac{P(E_1|yes)P(E_2|yes)P(E_3|yes)P(E_4|yes)P(yes)}{P(E)}=0\), 因为\(P(E_1|yes)=0\). 这意味着任何含有属性值为sunny的天气情况都会被归类到play=no, 完全忽略其他值的影响.
为了解决这个问题, 需要用到拉普拉斯平滑技术: 在计算\(P(E_i|yes)\)的时候, 用到以下公式, \(P(E_i|yes)=(count(E_i)+1)/(count(yes)+m)\), 对于\(P(E_i|no)\)也是同样的.
缺失值问题
朴素贝叶斯算法对于缺失值的处理非常直接.
数值属性朴素贝叶斯
现在, 试想如果温度和湿度是数值的话, 如何对play的结果做出分类呢?
即我们如何计算\(P(E_1|yes)\), \(P(E_2|yes)\), \(P(E_1|no)\), ...? 我们假设数值符合正态分布或者高斯分布, 以正态分布为例, 使用概率函数, 参数为期望\(\mu\)和标准差, standard deviation \(\sigma\): \(f(x)=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}\). 其中期望\(\mu=\frac{\sum_{i=1}^n x_i}{n}\), 标准差\(\sigma=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^n(x_i-\mu)^2}{n-1}}\).
以属性温度为例, 温度是一个连续的值, 我们可以将某一个温度的概率密度作为乘子. 如\(f(temp=66|yes)=\frac{1}{6.2\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{(66-73)^2}{2\times 6.2^2}}\), 其中\(\mu=73\), 表示气温在分类为yes下的期望(均值), \(\sigma=6.2\), 表示气温在分类为yes下的标准差.
其他类似, 有了这些值, 就可以计算\(P(yes|E)=\frac{\frac{2}{9}\times 0.034\times 0.0221\times \frac{3}{9}\times\frac{9}{14}}{P(E)}=\frac{0.000036}{P(E)}\), \(P(no|E)=\frac{\frac{3}{5}\times 0.0279\times 0.038\times \frac{3}{5}\times\frac{5}{14}}{P(E)}=\frac{0.000137}{P(E)}\), 得到\(P(no|E)>P(yes|E)\), 所以预测的分类为play=no.