python朴素贝叶斯分类器_Python机器学习笔记之——朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类器的训练速度比线性模型更快。这种高效率所付出的代价是，朴素贝叶斯模型的泛化能力要比线性分类器(如 LogisticRegression 和 LinearSVC)稍差。
朴素贝叶斯模型如此高效的原因在于，它通过单独查看每个特征来学习参数，并从每个特征中收集简单的类别统计数据。scikit-learn 中实现了三种朴素贝叶斯分类器：GaussianNB、BernoulliNB 和 MultinomialNB。GaussianNB 可应用于任意连续数据，而 BernoulliNB 假定输入数据为二分类数据，MultinomialNB 假定输入数据为计数数据(即每个特征代表某个对象的整数计数，比如一个单词在句子中出现的次数)。BernoulliNB 和 MultinomialNB 主要用于文本数据分类。
BernoulliNB 分类器计算每个类别中每个特征不为 0 的元素个数。用一个简单的例子来说明会很容易理解：
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【python朴素贝叶斯分类器_Python机器学习笔记之——朴素贝叶斯分类器】这里我们有 4 个数据点，每个点有 4 个二分类特征。一共有两个类别：0 和 1。对于类别 0(第 1、3 个数据点)，第一个特征有 2 个为零、0 个不为零，第二个特征有 1 个为零、1 个不为零，以此类推。然后对类别 1 中的数据点计算相同的计数。计算每个类别中的非零元素个数：
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另外两种朴素贝叶斯模型(MultinomialNB 和 GaussianNB)计算的统计数据类型略有不同。MultinomialNB 计算每个类别中每个特征的平均值，而 GaussianNB 会保存每个类别中每个特征的平均值和标准差。参数
MultinomialNB 和 GaussianNB 都只有一个参数 alpha，用于控制模型复杂度。alpha 的工作原理是，算法向数据中添加 alpha 这么多的虚拟数据点，这些点对所有特征都取正值。这可以将统计数据 “平滑化”(smooyhing)。alpha 越大，平滑性越强，模型的复杂度就越低。
优点
GaussianNB 主要用于高维数据，而另外两种朴素贝叶斯模型则广泛用于稀疏计数数据，比如文本。MultinomialNB 的性能通常会高于 BernoulliNB，特别是在包含很多非零特性的数据集(即大型文档)上。原作者姓名：前丨尘忆·梦
原出处：CSDN
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