机器学习（十四） ——朴素贝叶斯实践

机器学习（十四）——朴素贝叶斯实践

（原创内容，转载请注明来源，谢谢）

一、垃圾邮件分类

垃圾邮件分类，即通过读取邮件的内容，并打上标记其是垃圾邮件或者是正常的邮件，进而判断新的一个邮件是否是垃圾邮件。

1、读取内容和内容简单处理

这里已经有现成的邮件的正文内容，其中25篇正常的邮件，25篇垃圾邮件，存放成txt的格式。因此，首先需要读取文件内容，并且进行字符串的分割、去除标点符号、去除空格，另外英文单词中，小于3个字母的单词，通常是一些介词、量词等，没有实际意义，这类词语也会过滤掉。另外为了保证一致性，需要将单词全部转成小写。

看到这个return的内容，感慨一下python的便利性。其把for循环、字符串长度判断、字符串小写用一行全部概括进去。

但是另外也要吐槽一下python的版本问题，书上的是python2，我用的python3，导致文件读取那个内容一开始一直报错。后来才查到python3要用下图的codecs的方式来进行处理。

2、邮件分类

首先就是调用上一步的函数，循环读取全部的txt内容。这里由于文件名保存的很有规律性，所以可以用for循环直接来读取。

由于将正常邮件和垃圾邮件存放在两个路径下，因此读取的时候，可以来区分正常的邮件和垃圾邮件。

这里用到3个存放内容的数组。docList数组是由若干集合组成，每一个集合是一篇文章拆成的单词的集合，因此一个元素代表一篇文章；classList与docList对应，是给docList的每篇文章打上标签，1代表垃圾邮件，0代表正常邮件；fullText是所有邮件正文内容去重后的集合。

3、留存交叉验证

接下来，就用到交叉验证的思想。现在有50篇邮件正文，可以理解为50个样本，为了测试分类算法的正确性，这里随机预留了10个样本，不参与训练，用于最后的测试过程。

下面的这个del删除，是删除训练集对应的下标，使得后面遍历训练集的时候，就会跳过留作测试的样本，不参与训练。

剩余的样本，都参与训练，分类器采用之前写好的贝叶斯分类器，得到每个邮件是垃圾邮件的概率、不是垃圾邮件的概率，以及所有邮件中垃圾邮件所占的比重。

p(ci|w)=p(w|ci)*p(ci)/p(w)，参考条件概率的这个公式，w表示的是一个向量，在这里就是所有邮件中的特征，c的值有两个，即c=0和c=1。

这里如果拷贝for循环的代码，多粘几次，实际上是加大训练的样本数量，对于本次的训练效果会更好一些。但是实际上还是需要更多的数据来分析。

4、测试训练结果

将刚才留下来的10个样本，放在这里参与测试，得到算法中计算的结果；对照刚开始拼接数据的时候，存留的数据，即实际上的数据。通过比较，就可以知道是否判断错误，并且可以计算错误率。

下面是实际运行结果。

二、从rss源中分析地区常用词语

1、需求

现在有两个rss的源，是两个地区的人发布的广告内容。现在要做的事情是读取这两个地区的rss源，分析各自对应的地区最常用的英文单词。

2、读取rss源

这里用到python的包feedparser。这个包可以通过官网下载后本地安装，不过我更推荐的是anaconda，通过它，只需要在命令行输入conda install feedparser，就可以自动下载并安装上对应的python版本的包，非常便捷。

通过parse，读取rss的内容，并且转化成数组。需要注意的是，rss的内容是一直在变化的，因此在一个完整的判断流程中，为了确认判断的效果，需要有一个稳定的内容，故在一个完整的流程中，只能读取1次rss源，确保后面的判断都是基于同一个内容。

3、根据内容判断词频

由于这个项目的需求是判断两个地区最常用的单词，但是英文单词中常常有介词、量词等，这些词所有说英语的人都会很常用，故会造成干扰，这里做的是找出前30个频率最高的词并返回，后面的内容对应的就是删掉这些高频的词。

4、分类

这里的分类和上面邮件的分类非常相似，下面只说一些区别的地方。

区别主要有三点：1、数据源来自rss而不是txt文档，这个上面已经有了读取方式；2、这里需要删除高频词汇；3、由于判断的是词频，因此必须要用前面提到的词带模型，而不能用词集模型，即不能仅仅记录每个单词是否出现，还需要记录每个单词出现的次数。

5、分析地区常用词汇

通过上面的计算的概率进行分类。由于这里计算概率是取对数的结果，对数中值为-6，反过来计算后会发现概率约等于0。因此这里用大于-6作为判断存在这个词汇。然后再通过概率进行排序，得到每个地区的最常用的词汇。

下面是运行结果。其实可以发现这样效果并不是很好，主要原因在于，第一步删除通用词汇，只通过取前30个高频词汇删除，实际这样还不够。

实际的做法，需要有一个英文常用词汇表，再把rss读取到的内容中，删除所有词汇表中包含的内容，这样才会更精确。

三、总结

这里的两个项目都有可以改进的地方。

1、对于邮件分类系统而言，最大的问题在于数据量太少，当出现其他词汇的时候，就无法进行判断，因此需要加大样本数量。

2、对于rss来区分地区常用词汇的系统而言，关键的内容在于英文常用词汇的判定，需要一个常用词汇表来进行。

3、对于朴素贝叶斯的算法，核心就在于理解贝叶斯计算的公式，其他内容实际上都是围绕着贝叶斯的公式进行的。

——written by linhxx 2018.01.14