朴素贝叶斯

算法介绍：

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。

朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，在没有其它可用信息下，我们会选择条件概率最大的类别作为此待分类项应属的类别。

朴素贝叶斯分类的正式定义如下：

1、设

 为一个待分类项，而每个a为x的一个特征属性。

2、有类别集合

 。

3、计算

 。

4、如果

 ，则

 。

那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率。我们可以这么做：

1、找到一个已知分类的待分类项集合，这个集合叫做训练样本集。

2、统计得到在各类别下各个特征属性的条件概率估计。即

3、如果各个特征属性是条件独立的，则根据贝叶斯定理有如下推导：

因为分母对于所有类别为常数，因为我们只要将分子最大化皆可。又因为各特征属性是条件独立的，所以有：

spark.ml现在支持多项朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。

参数：

featuresCol:

类型：字符串型。

含义：特征列名。

labelCol:

类型：字符串型。

含义：标签列名。

modelType:

类型：字符串型。

含义：模型类型(区分大小写)。

predictionCol:

类型：字符串型。

含义：预测结果列名。

probabilityCol:

类型：字符串型。

含义：用以预测类别条件概率的列名。

rawPredictionCol:

类型：字符串型。

含义：原始预测。

smoothing:

类型：双精度型。

含义：平滑参数。

thresholds:

类型：双精度数组型。

含义：多分类预测的阀值，以调整预测结果在各个类别的概率。

示例：

Scala:

import org.apache.spark.ml.classification.NaiveBayes

import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator//Load the data stored in LIBSVM format as a DataFrame.

val data = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_libsvm_data.txt")//Split the data into training and test sets (30% held out for testing)

val Array(trainingData, testData) = data.randomSplit(Array(0.7, 0.3), seed = 1234L)//Train a NaiveBayes model.

val model = newNaiveBayes()

.fit(trainingData)//Select example rows to display.

val predictions =model.transform(testData)

predictions.show()//Select (prediction, true label) and compute test error

val evaluator = newMulticlassClassificationEvaluator()

.setLabelCol("label")

.setPredictionCol("prediction")

.setMetricName("accuracy")

val accuracy=evaluator.evaluate(predictions)

println("Accuracy:" + accuracy)

Java:

import org.apache.spark.ml.classification.NaiveBayes;

import org.apache.spark.ml.classification.NaiveBayesModel;

import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator;

import org.apache.spark.sql.Dataset;

import org.apache.spark.sql.Row;

import org.apache.spark.sql.SparkSession;//Load training data

Dataset dataFrame =spark.read().format("libsvm").load("data/mllib/sample_libsvm_data.txt");//Split the data into train and test

Dataset[] splits = dataFrame.randomSplit(new double[]{0.6, 0.4}, 1234L);

Dataset train = splits[0];

Dataset test = splits[1];//create the trainer and set its parameters

NaiveBayes nb = newNaiveBayes();//train the model

NaiveBayesModel model =nb.fit(train);//compute accuracy on the test set

Dataset result =model.transform(test);

Dataset predictionAndLabels = result.select("prediction", "label");

MulticlassClassificationEvaluator evaluator= newMulticlassClassificationEvaluator()

.setMetricName("accuracy");

System.out.println("Accuracy =" + evaluator.evaluate(predictionAndLabels));

Python：

frompyspark.ml.classification import NaiveBayesfrompyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator

# Load training data

data= spark.read.format("libsvm") \

.load("data/mllib/sample_libsvm_data.txt")

# Split the data into train and test

splits= data.randomSplit([0.6, 0.4], 1234)

train= splits[0]

test= splits[1]

# create the trainer andsetits parameters

nb= NaiveBayes(smoothing=1.0, modelType="multinomial")

# train the model

model=nb.fit(train)

# compute accuracy on the testsetresult=model.transform(test)

predictionAndLabels= result.select("prediction", "label")

evaluator= MulticlassClassificationEvaluator(metricName="accuracy")

print("Accuracy:" + str(evaluator.evaluate(predictionAndLabels)))