朴素贝叶斯
算法介绍：
朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。
朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，在没有其它可用信息下，我们会选择条件概率最大的类别作为此待分类项应属的类别。
朴素贝叶斯分类的正式定义如下：
1、设
为一个待分类项，而每个a为x的一个特征属性。
2、有类别集合
。
3、计算
。
4、如果
，则
。
那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率。我们可以这么做：
1、找到一个已知分类的待分类项集合，这个集合叫做训练样本集。
2、统计得到在各类别下各个特征属性的条件概率估计。即
3、如果各个特征属性是条件独立的，则根据贝叶斯定理有如下推导：
因为分母对于所有类别为常数，因为我们只要将分子最大化皆可。又因为各特征属性是条件独立的，所以有：
spark.ml现在支持多项朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。
参数：
featuresCol:
类型：字符串型。
含义：特征列名。
labelCol:
类型：字符串型。
含义：标签列名。
modelType:
类型：字符串型。
含义：模型类型（区分大小写）。
predictionCol:
类型：字符串型。
含义：预测结果列名。
probabilityCol:
类型：字符串型。
含义：用以预测类别条件概率的列名。
rawPredictionCol:
类型：字符串型。
含义：原始预测。
smoothing:
类型：双精度型。
含义：平滑参数。
thresholds:
类型：双精度数组型。
含义：多分类预测的阀值，以调整预测结果在各个类别的概率。
示例：
Scala:
import org.apache.spark.ml.classification.NaiveBayes import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator // Load the data stored in LIBSVM format as a DataFrame.
val data = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_libsvm_data.txt") // Split the data into training and test sets (30% held out for testing)
val Array(trainingData, testData) = data.randomSplit(Array(0.7, 0.3), seed = 1234L) // Train a NaiveBayes model.
val model = new NaiveBayes() .fit(trainingData) // Select example rows to display.
val predictions = model.transform(testData) predictions.show() // Select (prediction, true label) and compute test error
val evaluator = new MulticlassClassificationEvaluator() .setLabelCol("label") .setPredictionCol("prediction") .setMetricName("accuracy") val accuracy = evaluator.evaluate(predictions) println("Accuracy: " + accuracy)
Java:
import org.apache.spark.ml.classification.NaiveBayes; import org.apache.spark.ml.classification.NaiveBayesModel; import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator; import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.SparkSession; // Load training data
Dataset<Row> dataFrame = spark.read().format("libsvm").load("data/mllib/sample_libsvm_data.txt"); // Split the data into train and test
Dataset<Row>[] splits = dataFrame.randomSplit(new double[]{0.6, 0.4}, 1234L); Dataset<Row> train = splits[0]; Dataset<Row> test = splits[1]; // create the trainer and set its parameters
NaiveBayes nb = new NaiveBayes(); // train the model
NaiveBayesModel model = nb.fit(train); // compute accuracy on the test set
Dataset<Row> result = model.transform(test); Dataset<Row> predictionAndLabels = result.select("prediction", "label"); MulticlassClassificationEvaluator evaluator = new MulticlassClassificationEvaluator() .setMetricName("accuracy"); System.out.println("Accuracy = " + evaluator.evaluate(predictionAndLabels));
Python：
from pyspark.ml.classification import NaiveBayes from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator # Load training data data = spark.read.format("libsvm") \ .load("data/mllib/sample_libsvm_data.txt") # Split the data into train and test splits = data.randomSplit([0.6, 0.4], 1234) train = splits[0] test = splits[1] # create the trainer and set its parameters nb = NaiveBayes(smoothing=1.0, modelType="multinomial") # train the model model = nb.fit(train) # compute accuracy on the test set result = model.transform(test) predictionAndLabels = result.select("prediction", "label") evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(metricName="accuracy") print("Accuracy: " + str(evaluator.evaluate(predictionAndLabels)))