朴素贝叶斯算法和非结构化文本 - 使用朴素贝叶斯进行分类

分类阶段比较简单，直接应用贝叶斯公式就可以了，让我们试试吧！

通过训练，我们得到以下概率结果：

比如下面这句话，要如何判断它是正面还是负面的呢？

I am stunned by the hype over gravity.

我们需要计算的是下面两个概率，并选取较高的结果：

P(like)×P(I|like)×P(am|like)×P(stunned|like)×...
P(dislike)×P(I|dislike)×P(am|dislike)×P(stunned|dislike)×...

因此分类的结果是“讨厌”。

提示 结果中的6.22E-22是科学计数法，等价于6.22×10^-22。

哇，这个概率也太小了吧！

是的，如果文本中有100个单词，那乘出来的概率就会更小。

但是Python不能处理那么小的小数，最后都会变成零的。

没错，因此我们要用对数来算——将每个概率的对数相加！

假设一个包含100字的文本中，每个单词的概率是0.0001，那么计算结果是：

>>> 0.0001 ** 100
0.0

如果我们用对数相加来运算的话：

>>> import math
>>> p = 0
>>> for i in range(100):
...     p += math.log(0.0001)
... 
>>> p
-921.034037197617

提示

• bⁿ = x 可以转换为 log_bx = n
• log₁₀(ab) = log₁₀(a) + log₁₀(b)