首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在sql中的朴素贝叶斯计算

在 SQL 中,朴素贝叶斯计算是一种基于概率统计的分类算法。它通过计算给定数据集中的条件概率来预测一个事件的发生概率。在 SQL 中,我们可以使用数据库中的数据来计算朴素贝叶斯分类器的概率。

朴素贝叶斯分类器的基本思想是,给定一个数据集,我们可以计算每个类别的先验概率和每个特征的条件概率。然后,我们可以使用贝叶斯定理来计算每个类别的后验概率。最后,我们可以选择具有最高后验概率的类别作为预测结果。

在 SQL 中,我们可以使用以下查询来计算朴素贝叶斯分类器的概率:

代码语言:sql
复制
SELECT 
  class,
  COUNT(*) / SUM(COUNT(*)) OVER () AS prior_probability,
  AVG(CASE WHEN feature = 'yes' THEN 1 ELSE 0 END) AS feature_probability
FROM 
  dataset
GROUP BY 
  class;

这个查询将返回每个类别的先验概率和每个特征的条件概率。然后,我们可以使用贝叶斯定理来计算每个类别的后验概率:

代码语言:sql
复制
SELECT 
  class,
  prior_probability * feature_probability AS posterior_probability
FROM 
  (
    SELECT 
      class,
      COUNT(*) / SUM(COUNT(*)) OVER () AS prior_probability,
      AVG(CASE WHEN feature = 'yes' THEN 1 ELSE 0 END) AS feature_probability
    FROM 
      dataset
    GROUP BY 
      class
  ) AS probabilities
ORDER BY 
  posterior_probability DESC;

这个查询将返回每个类别的后验概率,并按降序排列。最后,我们可以选择具有最高后验概率的类别作为预测结果。

总之,在 SQL 中,我们可以使用朴素贝叶斯分类器来预测事件的发生概率。我们可以使用数据库中的数据来计算先验概率和条件概率,并使用贝叶斯定理来计算后验概率。最后,我们可以选择具有最高后验概率的类别作为预测结果。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

朴素 朴素原理

朴素 朴素原理 判别模型和生成模型 监督学习方法又分生成方法 (Generative approach) 和判别方法 (Discriminative approach)所学到模型分别称为生成模型...朴素原理 朴素法是典型生成学习方法。生成方法由训练数据学习联合概率分布 P(X,Y) ,然后求得后验概率分布 P(Y|X) 。...朴素基本假设是条件独立性 \begin{aligned} P(X&=x | Y=c_{k} )=P\left(X^{(1)}=x^{(1)}, \cdots, X^{(n)}=x^{(n)...因而朴素法高效,且易于实现。其缺点是分类性能不一定很高。 朴素法利用贝叶斯定理与学到联合概率模型进行分类预测。...GaussianNB 高斯朴素 特征可能性被假设为高斯 概率密度函数: P(x_i | y_k)=\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2_{yk}}}exp(-\frac{(

19710

朴素 方法

朴素 方法 背景知识 分类:分类是一类分类算法总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为分类。 先验概率:根据以往经验和分析得到概率。...我们用 P(Y) 来代表没有训练数据前假设Y拥有的初始概率 后验概率:根据已经发生事件来分析得到概率。...以 P(X|Y) 代表假设X 成立情下观察到Y数据概率,因为它反映了在看到训练数据X后Y成立置信度。 联合概率:指在多元概率分布多个随机变量分别满足各自条件概率。...X与Y联合概率表示为 P(X,Y) 或 P(XY) (假设X和Y都服从正态分布,那么P(X < 5,y < 0.5)就是一个联合概率,表示 X < 5,y <0.5两个条件同时成立概率。...表示两个事件共同发生概率。) 公式 P(Y | X)=\frac{P(X, Y)}{P(X)}=\frac{P(X|Y) P(Y)}{P(X)} 朴素法是典型生成学习方法。

15610

朴素

其实《机器学习》这本书对决策论有比较详细介绍,不过涉及到比较多数学公式,比较难懂。而本书对程序员比较友好,只涉及很少数学知识,更多是通过程序来阐述这一算法。...计算从B桶取到灰色石头概率方法,就是所谓条件概率。这里已知条件是石头取自B桶且B桶有3块石头。...另一种有效计算条件概率方法称为准则。准则告诉我们如何交换条件概率条件和结果,即如果已知P(x | c),要求P(c | x)。其公式为: ?...朴素 朴素有两个简单假设: 特征之间相互独立。所谓独立指的是统计意义上独立,即一个特征出现可能性与其它特征值无关。 每个特征同等重要。...尽管上述假设存在一些小瑕疵,但朴素实际效果很好。使用公式表示如下: P(W0, W1, W2, ..., WN | c) = P(W0|c)*P(W1|c)*...

63440

朴素

朴素 分类器是一种概率框架下统计学习分类器,对分类任务而言,假设在相关概率都已知情况下,贝叶斯分类器考虑如何基于这些概率为样本判定最优类标。...开始介绍决策论之前,我们首先来回顾下概率论委员会常委--公式。 条件概率 朴素最核心部分是法则,而法则基石是条件概率。...法则如下: 对于给定样本x,P(x)与类标无关,P(c)称为类先验概率,p(x | c )称为类条件概率。这时估计后验概率P(c | x)就变成为估计类先验概率和类条件概率问题。...相比原始贝叶斯分类器,朴素贝叶斯分类器基于单个属性计算类条件概率更加容易操作,需要注意是:若某个属性值训练集中和某个类别没有一起出现过,这样会抹掉其它属性信息,因为该样本类条件概率被计算为0。...因此估计概率值时,常常用进行平滑(smoothing)处理,拉普拉修正(Laplacian correction)就是其中一种经典方法,具体计算方法如下: 当训练集越大时,拉普拉修正引入影响越来越小

70720

朴素

是类先验概率; ? 是样本 ? 相对于类标记 ? 类条件概率; ? 代表样本x出现概率,但是给定样本x, ? 与类标记无关。因此我们只需要计算先验概率 ? 和类条件概率 ? 。...计算方法如下: ? 表示样本空间中各类别样本所占比例,根据大数定律,当训练集包含充分独立同分布样本时,因此 ? 可以根据各类样本出现频率来进行估计。 ? 设计到关于 ?...种可能取值,这个值往往远大于训练样本数,因此很多样本取值训练可能根本不会出现),因此我们直接用频率来估计 ? 是不可行。...为解决这个问题,朴素提出了“属性条件独立性假设”:对已知类别,假设所有属性相互独立。于是公式可以改写成: ? 其中我们用样本频率估计 ? 和 ? : ? 其中 ? 表示类别为 ?...样本数, ? 表示训练集总样本数, ? 表示类别 ? 样本第 ? 个特征值取值为 ? 样本数。 求出所有类别的 ? 后取后验概率最大类别 ? 为最近预测类别。

74720

朴素

首先要明确一点是朴素属于生成式模型,指导思想是公式。 文本分类 假设现在有一些评论数据,需要识别出这篇文本属于正向评论还是负面评论,也就是对文本进行分类。...使用公式,将上式转换成如下形式: \hat{c}=\underset{c \in C}{\operatorname{argmax}} P(c | d)=\underset{c \in C}{\operatorname...i \in \text {positions}} \log P\left(w_{i} | c\right) 训练朴素贝叶斯分类器 训练朴素过程其实就是计算先验概率和似然函数过程。...operatorname{count}\left(w_{i}, c\right)+1}{\left(\sum_{w \in V} \operatorname{count}(w, c)\right)+|V|} 朴素分类示例...根据训练朴素贝叶斯分类器过程,需要计算先验概率和似然函数。

64320

AI -朴素

模式识别:机器学习公式可以用来识别和分类模式,例如垃圾邮件过滤器。 统计决策:需要做出基于概率决策时,公式提供了一种系统方法和框架。...朴素算法优点在于其简单、易于实现,并且对于大规模数据集处理效率较高。 实际应用朴素算法因其简单性和高效性而被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。...朴素  概率计算过程,需要计算联合概率,为了简化联合概率计算朴素斯基础上增加:特征条件独立假设,即:特征之间是互为独立。 ...朴素贝叶斯分类器,当计算某个特征在给定类别下概率时,如果该特征训练集中没有出现,则其概率会被计算为0。...: 基于贝叶斯定理:朴素算法核心是贝叶斯定理,它允许我们已知某些特征条件下,计算一个类别的概率。

7310

朴素算法

最为广泛两种分类模型是 决策树模型(Decision Tree Model) 和 朴素模型(Naive Bayesian Model,NBM)。...朴素算法思路 朴素法是基于 贝叶斯定理与特征条件独立假设 分类方法,按照以前 决策树 数据,利用朴素进行分类: 假设存在如下一组信息: 天气 气温 湿度 风 外出 晴朗 高温 高...,那么以下天气是否该外出: evidence = ['晴朗', '寒冷', '高', '有风'] 将上述事件记为 E , E = [E1, E2, E3, E4] , 当A、B相互独立时,由: ?...朴素算法代码 朴素最重要是构造 训练样本 ,将表: 天气 yes no 气温 yes no 湿度 yes no 风 yes no 外出 yes no 晴朗 2 3 高温 2 2 高 3 4...'yes': 0.2222222222222222}} newresult = {'no': 0.35714285714285715, 'yes': 0.6428571428571429} 最后相乘计算出概率即可

49450

朴素

理论是统计学中一个非常重要也是出名理论。学派强调是概率“主观性”。...频率学派强调频率“自然属性”,认为应该使用事件重复试验中发生频率作为事件发生概率估计 学派认为事件是具有随机性,随机性 根源在于不同的人对事件认知状态不同。...频率派:该硬币出现正、反概率各是50% 派:掷硬币的人知道正面朝上概率是100%,对离他最近的人来说是80%,最远的人是50% 决策论 行动空间A:实际工作可能采取各种行动所构成集合...它是损失函数期望 R(\theta,\delta)=EL(\theta,\delta(\hat X)) 先验分布:描述是参数\theta已知样本\hat X分布 平均风险:决策风险在先验分布下期望...\rho(\delta)=E_\varepsilon R(\theta, \delta) 决策满足: \rho(\delta^*)=\inf_\delta \rho(\delta) 公式

35720

朴素分类

贝叶斯定理 英国数学家(Thomas Bayes)曾经给出如下定理: P(A) 表示 A 事件发生概率,P(B) 表示 B 事件发生概率;P(A|B) 表示 B 事件已经确定发生情况下...变换一下得到: P(B|A)=P(B)P(A|B)/P(A) 很多场景下,P(A|B) 是容易得出,但是 P(B|A) 不容易获得,这时可以利用公式求得。...我们还可以把贝叶斯定理推论到三元情形: P(A|B,C)=P(B|A)P(A)P(C|A,B) / (P(B)P(C|B)) 朴素分类(Naive Bayesian Classification...就是上述 a1, a2, … an,对于 x 出现在某分类 Ci 概率,等于每个特征属性出现在该分类概率之积: P(x|Ci)=P(a1|Ci)P(a2|Ci)…P(an|Ci) —— 公式...3、分别计算每个类别下每个相关属性概率,即: P(ak|Ci),其中 1<=k<=m,ak 表示任一相关属性,1<=i<=n,Ci 表示任一分类。

34110

朴素模型

本文链接:https://blog.csdn.net/qq_27717921/article/details/78162175 朴素模型基于公式 ? 来估计后验概率 ?...分别代表是第c类样本第i个属性上取值均值和方差。 ?...需注意,若某个属性值训练集中没有与某个类同时出现过,那么直接基于属性独立性而连乘进行概率估计,那么后验概率进行判别也会出现问题,连乘式为0,那么无论该样本其他属性是什么,分类结果则直接为0,导致其他属性携带信息被训练集中未出现属性值...“抹去”,因此为了避免这种情况出现,估计概率值时需要进行平滑,而常用平滑方法有“拉普拉修正”,具体来说,令N表示训练集D可能类别数,Ni表示第i个属性可能取值数。...拉普拉修正避免了因训练集样本不充分而导致概率估计为0问题,并且训练集变大时,修正过程中所引入先验影响也会逐渐变得可忽略,使得估值逐渐趋向实际概率值。

35920

朴素基本算法和高斯混合朴素算法

朴素原理 朴素算法基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。 贝叶斯定理 特征条件独立:特征条件独立假设?X?n个特征类确定条件下都是条件独立。...大大简化了计算过程,但是因为这个假设太过严格,所以会相应牺牲一定准确率。这也是为什么称呼为朴素原因。 4.1 朴素主要优点 朴素模型发源于古典数学理论,有稳定分类效率。...4.2 朴素主要缺点 朴素模型特征条件独立假设在实际应用往往是不成立。 如果样本数据分布不能很好代表样本空间分布,那先验概率容易测不准。 对输入数据表达形式很敏感。...详细案例 算法杂货铺——分类算法之朴素分类 http://uml.org.cn/sjjmwj/201310221.asp 实现朴素基本算法和高斯混合朴素算法 实战项目代码下载: 关注微信公众号...datanlp 然后回复 即可获取下载链接。

1.3K10

朴素算法

前言         朴素算法是流行十大算法之一,该算法是有监督学习算法,解决是分类问题,如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。...比如原因 A 条件下,患有“死”概率,就是条件概率。         简单说来就是:分类算法理论基于公式: ?         ...公式之所以有用是因为日常生活,我们可以很容易得到P(A|B),而很难得出P(B|A),但我们更关心P(B|A),所以就可以根据公式来计算。...2/6)(1/6)=1/15 所以分类结果为y=-1 四、朴素算法优缺点 优点: 朴素模型发源于古典数学理论,有着坚实数学基础,以及稳定分类效率; 对大数量训练和查询时具有较高速度。...); 对缺失数据不太敏感,算法也比较简单,常用于文本分类; 朴素对结果解释容易理解。

67520

朴素原理

朴素介绍 朴素算法(Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛分类算法之一。它是基于定义和特征条件独立假设分类器方法。...由于朴素法基于公式计算得到,有着坚实数学基础,以及稳定分类效率。NB模型所需估计参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单。...X_1天气不好情况下,出门概率: p(Y=出门|X1=不好)=1/2 为了简化联合概率计算朴素斯基础上增加特征条件独立假设,特征之间是互为独立。...α 是拉普拉平滑系数,一般指定为 1 Ni 是 F1 符合条件 C 样本数量 N 是条件 C 下所有样本总数 m 表示所有独立样本总数 朴素优缺点  朴素算法主要基于经典公式进行推倒...垃圾邮件分类,这个假设通常能够成立,因为邮件单词出现与否可以被认为是相互独立事件。朴素贝叶斯分类器可以计算出给定特征下某个类别的概率,这对于垃圾邮件分类来说非常有用。

8410

sklearn 朴素

朴素是基于理论一种监督学习算法,『朴素』意思是假设所有特征两两相互独立,给出类别y和一组依赖特征[x1..xn],根据理论,他们有如下关系。...,x_n)} \widehat{y} = arg \max_{y}P(y)\prod^n_{i=1}P(x_i|y) 我们可以用最大后验估计去估计P(Y)和P(xi | y),前者相对频率可以通过训练数据集计算出来...不同朴素贝叶斯分类器差异主要在于用了不同关于P(xi|y)分布假设。 尽管朴素过于简化假设,但在实际文件分类和垃圾邮件过滤中分类效果相当不错。...朴素只需要少量训练数据来估计必要参数。(朴素效果好以及它适合哪种类型数据理论解释,可参考下面的文献) 朴素学习器和分类器和一些复杂方法相比,可以做到非常快。...另一方面,虽然朴素以分类器著称,但它是一个坏估计,所以不必计较从predict_proba得到概率输出。 References: H. Zhang (2004).

58920

朴素朴素”在哪里?

3.朴素 我们以垃圾邮件识别来引出朴素。 我们要做是判断上面那个邮件:“我司可办理正规发票(保真)17%增值税发票点数优惠”是否属于垃圾邮件。...3.1 条件独立性假设 引入条件独立假设: 我们把求某一类邮件包含上述那些词语概率等同于某一类邮件包含每一种词语概率乘积!!这其实就是朴素实质,也是条件独立假设实质。...既然如此,那每一项都变得特别好求解了: 要算P(x1|C),那就直接在训练集中统计一下,看看x1类别C中出现概率是多少即可。 3.2 朴素Naive何处?...1.加上条件独立假设方法就是朴素方法(Naive Bayes)。2.由于乘法交换律,朴素算出来交换词语顺序条件概率完全一样。...缺点:1.如果测试集中一个类别变量特征训练集里面没有出现过,那么概率就是0,预测功能就将失效,平滑技术可以解决这个问题2.朴素中有分布独立假设前提,但是现实生活,这个条件很难满足。

51510
领券