朴素贝叶斯分类器入门教程：使用Python进行文本分类

在机器学习中，朴素贝叶斯算法（Naive Bayes） 是一种基于「贝叶斯定理」的简单但有效的分类算法，尤其在文本分类中非常常用。本文将向你展示如何使用Python和朴素贝叶斯分类器来处理分类问题。

什么是朴素贝叶斯？

朴素贝叶斯算法基于两个核心概念：

1. 贝叶斯定理：用来描述事件发生的条件概率。例如，如果你看到一个人总是做好事，你可能认为他是个好人。
2. 特征条件独立假设：假设所有特征在给定类别的条件下都是独立的，以简化计算。

接下来，我们将使用 MultinomialNB 朴素贝叶斯分类器。它适用于离散特征（如单词计数），并常用于文本分类。

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步骤1：导入必要的库

确保你已安装 scikit-learn 库。

pip install scikit-learn

导入库

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

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步骤2：准备数据集

为了简单起见，我们将使用一些示例数据来演示如何训练和测试一个分类器。

# 示例数据：一些句子和对应的类别
data = [
    ("Python编程入门指南", "技术"),
    ("如何安装Python？", "技术"),
    ("电影推荐：年度最佳电影", "娱乐"),
    ("新推出的电视剧有哪些？", "娱乐"),
    ("健康生活的五个建议", "健康"),
    ("如何预防流感？", "健康"),
    ("机器学习和人工智能的区别", "技术"),
    ("最近上映的电影有哪些？", "娱乐"),
]

# 将文本和标签分离
texts, labels = zip(*data)

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步骤3：文本特征提取

由于机器学习模型只能处理数值特征，我们使用词频向量化（Count Vectorization）将文本转换成特征向量。

# 使用CountVectorizer将文本转换为特征向量
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)  # 将文本转换为向量

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步骤4：划分数据集

将数据集划分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。

# 划分数据集：80%用于训练，20%用于测试
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2, random_state=42)

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步骤5：训练朴素贝叶斯分类器

创建 MultinomialNB 分类器，并使用训练集进行训练。

# 初始化并训练朴素贝叶斯分类器
classifier = MultinomialNB()
classifier.fit(X_train, y_train)

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步骤6：模型评估

使用测试集评估模型性能，打印准确率和分类报告。

# 使用测试集进行预测
y_pred = classifier.predict(X_test)

# 打印准确率和分类报告
print("准确率:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("分类报告:\n", classification_report(y_test, y_pred))

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步骤7：实现分类函数

创建一个简单的函数，让用户输入问题，并输出预测的类别。

def classify_text(text):
    text_vector = vectorizer.transform([text])  # 将输入文本转换为向量
    prediction = classifier.predict(text_vector)  # 预测类别
    return prediction[0]

# 测试分类函数
user_input = "如何保持健康？"
predicted_category = classify_text(user_input)
print("预测类别:", predicted_category)

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完整代码

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 数据
data = [
    ("Python编程入门指南", "技术"),
    ("如何安装Python？", "技术"),
    ("电影推荐：年度最佳电影", "娱乐"),
    ("新推出的电视剧有哪些？", "娱乐"),
    ("健康生活的五个建议", "健康"),
    ("如何预防流感？", "健康"),
    ("机器学习和人工智能的区别", "技术"),
    ("最近上映的电影有哪些？", "娱乐"),
]
texts, labels = zip(*data)

# 特征提取
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)

# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 模型训练
classifier = MultinomialNB()
classifier.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
y_pred = classifier.predict(X_test)
print("准确率:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("分类报告:\n", classification_report(y_test, y_pred))

# 分类函数
def classify_text(text):
    text_vector = vectorizer.transform([text])
    prediction = classifier.predict(text_vector)
    return prediction[0]

# 测试分类函数
user_input = "如何保持健康？"
predicted_category = classify_text(user_input)
print("预测类别:", predicted_category)

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常见问题

1. 负值输入错误：MultinomialNB 只接受非负值的输入（如词频计数），如果使用其他处理方法导致出现负值，可能会报错。
2. 数据预处理：在文本分类任务中，通常需要对数据进行更复杂的清洗和预处理，例如去除停用词和进行分词。

通过以上步骤，你可以轻松实现一个简单的朴素贝叶斯文本分类器。希望这篇教程能帮助你快速上手机器学习分类器！

原文地址：https://blog.csdn.net/engchina/article/details/143472753

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