在眾多機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法中，本篇我們提到的樸素貝葉斯模型，和其他絕大多數(shù)分類算法都不同，也是很重要的模型之一。

樸素貝葉斯是一個(gè)非常直觀的模型，在很多領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，比如早期的文本分類，很多時(shí)候會(huì)用它作為 baseline 模型，本篇內(nèi)容我們對樸素貝葉斯算法原理做展開介紹。

1.樸素貝葉斯算法核心思想

貝葉斯分類是一類分類算法的總稱，這類算法均以貝葉斯定理為基礎(chǔ)，故統(tǒng)稱為貝葉斯分類。而樸素貝葉斯（Naive Bayes）分類是貝葉斯分類中最簡單，也是常見的一種分類方法。

樸素貝葉斯算法的核心思想是通過考慮特征概率來預(yù)測分類，即對于給出的待分類樣本，求解在此樣本出現(xiàn)的條件下各個(gè)類別出現(xiàn)的概率，哪個(gè)最大，就認(rèn)為此待分類樣本屬于哪個(gè)類別。

舉個(gè)例子：眼前有100個(gè)西瓜，好瓜和壞瓜個(gè)數(shù)差不多，現(xiàn)在要用這些西瓜來訓(xùn)練一個(gè)『壞瓜識別器』，我們要怎么辦呢？

一般挑西瓜時(shí)通常要『敲一敲』，聽聽聲音，是清脆聲、濁響聲、還是沉悶聲。所以，我們先簡單點(diǎn)考慮這個(gè)問題，只用敲擊的聲音來辨別西瓜的好壞。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，敲擊聲『清脆』說明西瓜還不夠熟，敲擊聲『沉悶』說明西瓜成熟度好，更甜更好吃。

所以，壞西瓜的敲擊聲是『清脆』的概率更大，好西瓜的敲擊聲是『沉悶』的概率更大。當(dāng)然這并不絕對——我們千挑萬選地『沉悶』瓜也可能并沒熟，這就是噪聲了。當(dāng)然，在實(shí)際生活中，除了敲擊聲，我們還有其他可能特征來幫助判斷，例如色澤、跟蒂、品類等。

樸素貝葉斯把類似『敲擊聲』這樣的特征概率化，構(gòu)成一個(gè)『西瓜的品質(zhì)向量』以及對應(yīng)的『好瓜/壞瓜標(biāo)簽』，訓(xùn)練出一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的『基于統(tǒng)計(jì)概率的好壞瓜模型』，這些模型都是各個(gè)特征概率構(gòu)成的。

這樣，在面對未知品質(zhì)的西瓜時(shí)，我們迅速獲取了特征，分別輸入『好瓜模型』和『壞瓜模型』，得到兩個(gè)概率值。如果『壞瓜模型』輸出的概率值大一些，那這個(gè)瓜很有可能就是個(gè)壞瓜。

2.貝葉斯公式與條件獨(dú)立假設(shè)

貝葉斯定理中很重要的概念是先驗(yàn)概率、后驗(yàn)概率和條件概率。（關(guān)于這部分依賴的數(shù)學(xué)知識，大家可以查看ShowMeAI的文章 圖解AI數(shù)學(xué)基礎(chǔ) | 概率與統(tǒng)計(jì)，也可以下載我們的速查手冊 AI知識技能速查 | 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)-概率統(tǒng)計(jì)知識）(鏈接見文末)。

1）先驗(yàn)概率與后驗(yàn)概率

2）貝葉斯公式

簡單來說，貝葉斯定理（Bayes Theorem，也稱貝葉斯公式）是基于假設(shè)的先驗(yàn)概率、給定假設(shè)下觀察到不同數(shù)據(jù)的概率，提供了一種計(jì)算后驗(yàn)概率的方法。在人工智能領(lǐng)域，有一些概率型模型會(huì)依托于貝葉斯定理，比如我們今天的主角『樸素貝葉斯模型』。

3）條件獨(dú)立假設(shè)與樸素貝葉斯

基于貝葉斯定理的貝葉斯模型是一類簡單常用的分類算法。在『假設(shè)待分類項(xiàng)的各個(gè)屬性相互獨(dú)立』的情況下，構(gòu)造出來的分類算法就稱為樸素的，即樸素貝葉斯算法。

所謂『樸素』，是假定所有輸入事件之間是相互獨(dú)立。進(jìn)行這個(gè)假設(shè)是因?yàn)楠?dú)立事件間的概率計(jì)算更簡單。

要求出第四項(xiàng)中的后驗(yàn)概率，就需要分別求出在第三項(xiàng)中的各個(gè)條件概率，其步驟是：

總結(jié)一下，樸素貝葉斯模型的分類過程如下流程圖所示：

3.伯努利與多項(xiàng)式樸素貝葉斯

1）多項(xiàng)式vs伯努利樸素貝葉斯

大家在一些資料中，會(huì)看到『多項(xiàng)式樸素貝葉斯』和『伯努利樸素貝葉斯』這樣的細(xì)分名稱，我們在這里基于文本分類來給大家解釋一下：

如果直接以單詞的頻次參與統(tǒng)計(jì)計(jì)算，那就是多項(xiàng)式樸素貝葉斯的形態(tài)。

如果以是否出現(xiàn)(0和1)參與統(tǒng)計(jì)計(jì)算，就是伯努利樸素貝葉斯的形態(tài)。

（1）多項(xiàng)式樸素貝葉斯

（2）伯努利樸素貝葉斯

對應(yīng)的，在伯努利樸素貝葉斯里，我們假設(shè)各個(gè)特征在各個(gè)類別下是服從n重伯努利分布（二項(xiàng)分布）的，因?yàn)椴囼?yàn)僅有兩個(gè)結(jié)果，因此，算法會(huì)首先對特征值進(jìn)行二值化處理（假設(shè)二值化的結(jié)果為1與0）。

2）樸素貝葉斯與連續(xù)值特征

我們發(fā)現(xiàn)在之前的概率統(tǒng)計(jì)方式，都是基于離散值的。如果遇到連續(xù)型變量特征，怎么辦呢？

以人的身高，物體的長度為例。一種處理方式是：把它轉(zhuǎn)換成離散型的值。比如：

回到上述例子，如果身高是我們判定人性別（男/女）的特征之一，我們可以假設(shè)男性和女性的身高服從正態(tài)分布，通過樣本計(jì)算出身高均值和方差，對應(yīng)上圖中公式就得到正態(tài)分布的密度函數(shù)。有了密度函數(shù)，遇到新的身高值就可以直接代入，算出密度函數(shù)的值。

4.平滑處理

1）為什么需要平滑處理

使用樸素貝葉斯，有時(shí)候會(huì)面臨零概率問題。零概率問題，指的是在計(jì)算實(shí)例的概率時(shí)，如果某個(gè)量，在觀察樣本庫（訓(xùn)練集）中沒有出現(xiàn)過，會(huì)導(dǎo)致整個(gè)實(shí)例的概率結(jié)果是0。

在文本分類的問題中，當(dāng)『一個(gè)詞語沒有在訓(xùn)練樣本中出現(xiàn)』時(shí)，這個(gè)詞基于公式統(tǒng)計(jì)計(jì)算得到的條件概率為0，使用連乘計(jì)算文本出現(xiàn)概率時(shí)也為0。這是不合理的，不能因?yàn)橐粋€(gè)事件沒有觀察到就武斷的認(rèn)為該事件的概率是0。

2）拉普拉斯平滑及依據(jù)

審核編輯：劉清