数据分析04---朴素贝叶斯

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朴素贝叶斯分类最适合的场景就是文本分类、情感分析和垃圾邮件识别。其中情感分析和垃圾邮件识别都是通过文本来进行判断。从这里你能看出来,这三个场景本质上都是文本分类,这也是朴素贝叶斯最擅长的地方。所以朴素贝叶斯也常用于自然语言处理 NLP 的工具。
sklearn 的全称叫 Scikit-learn,它给我们提供了 3 个朴素贝叶斯分类算法,分别是高斯朴素贝叶斯(GaussianNB)、多项式朴素贝叶斯(MultinomialNB)和伯努利朴素贝叶斯(BernoulliNB)。

这三种算法适合应用在不同的场景下,我们应该根据特征变量的不同选择不同的算法:

  • 高斯朴素贝叶斯:特征变量是连续变量,符合高斯分布,比如说人的身高,物体的长度。
  • 多项式朴素贝叶斯:特征变量是离散变量,符合多项分布,在文档分类中特征变量体现在一个单词出现的次数,或者是单词的 TF-IDF 值等。
  • 伯努利朴素贝叶斯:特征变量是布尔变量,符合 0/1 分布,在文档分类中特征是单词是否出现。

伯努利朴素贝叶斯是以文件为粒度,如果该单词在某文件中出现了即为 1,否则为 0。而多项式朴素贝叶斯是以单词为粒度,会计算在某个文件中的具体次数。而高斯朴素贝叶斯适合处理特征变量是连续变量,且符合正态分布(高斯分布)的情况。比如身高、体重这种自然界的现象就比较适合用高斯朴素贝叶斯来处理。而文本分类是使用多项式朴素贝叶斯或者伯努利朴素贝叶斯。

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