朴素贝叶斯分类器 (Naive Bayes Classifier) 实现详解

本文深入浅出地讲解了朴素贝叶斯分类器的Python实现，包括类定义、数据结构、统计指标和代码示例。

class NaiveBayesClassifier():
    def __init__(self):
        self.vocabulary = set()  # 词汇表
        self.class_total = defaultdict(int)  # 每个类别的文档数
        self.word_total = defaultdict(int)  # 每个类别中所有单词出现次数之和
        self.word_given_class = defaultdict(lambda: defaultdict(int))

代码解读

vocabulary: 一个集合，用于存储所有出现过的单词，它可以去除重复单词，避免重复统计。
class_total: 一个字典，用于存储每个类别中文档的数量。在训练过程中，我们会统计每个文档所属的类别，并将该类别的文档数加1。
word_total: 一个字典，用于存储每个类别中所有单词出现次数之和。在训练过程中，我们会统计每个单词在某个类别中出现的次数，并将该类别的word_total加上该单词的出现次数。
word_given_class: 一个嵌套字典，用于存储每个类别中每个单词出现的次数。在训练过程中，我们会统计每个单词在每个类别中出现的次数，并将该次数存储在word_given_class[class][word]中，其中class表示类别，word表示单词。

defaultdict: defaultdict 是一个特殊的字典，它在初始化时可以指定默认值类型，如果字典中不存在某个键，则返回默认值而不是抛出KeyError异常。在这个实现中，我们使用了三个 defaultdict，用于存储不同的统计信息。

总结

本文介绍了朴素贝叶斯分类器的Python实现，并对代码进行了详细的解读。希望能够帮助你理解朴素贝叶斯分类器的原理和实现方式。