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机器学习中的朴素贝叶斯（Naive Bayes）模型

news 2025/7/15 7:31:38

1. 用实例来理解朴素贝叶斯

下面用具体的数据来演示垃圾邮件 vs 正常邮件的概率计算

假设我们有一个小型邮件数据集

邮件内容	类别（垃圾/正常）
“免费赢取大奖”	垃圾
“免费参加会议”	正常
“中奖点击链接”	垃圾
“明天开会”	正常
“赢取免费礼品”	垃圾

Step 1: 统计基础概率

总邮件数：5 封
- 垃圾邮件：3 封 → P(垃圾) = 3/5 = 0.6
- 正常邮件：2 封 → P(正常) = 2/5 = 0.4

Step 2: 统计每个词的条件概率

计算每个词在垃圾邮件和正常邮件中出现的概率：
（例如：P("免费"|垃圾) = 垃圾邮件中出现“免费”的概率）

单词	在垃圾邮件中出现的次数	P(单词\|垃圾)	在正常邮件中出现的次数	P(单词\|正常)
免费	3 封（所有垃圾邮件）	3/3 = 1.0	1 封（“免费参加会议”）	1/2 = 0.5
中奖	1 封	1/3 ≈ 0.33	0 封	0/2 = 0.0
赢取	2 封	2/3 ≈ 0.67	0 封	0/2 = 0.0
会议	0 封	0/3 = 0.0	1 封	1/2 = 0.5
明天	0 封	0/3 = 0.0	1 封	1/2 = 0.5

注：如果某个词在某一类中未出现（概率=0），会导致整个乘积为0。实际中会使用拉普拉斯平滑（+1）避免此问题，这里暂不展开。

Step 3: 对新邮件进行分类

假设新邮件内容是：“免费中奖”，判断它是垃圾还是正常邮件。

计算垃圾邮件概率

$P(垃圾|\text{"免费中奖"}) \propto P(垃圾) \times P(\text{"免费"}|垃圾) \times P(\text{"中奖"}|垃圾) \\ = 0.6 \times 1.0 \times 0.33 \approx \mathbf{0.198}$

计算正常邮件概率

$P(正常|\text{"免费中奖"}) \propto P(正常) \times P(\text{"免费"}|正常) \times P(\text{"中奖"}|正常) \\ = 0.4 \times 0.5 \times 0.0 = \mathbf{0.0}$

问题：正常邮件概率=0，因为“中奖”从未在正常邮件中出现过。实际中会调整概率（见后文修正）。

结论

垃圾邮件概率：0.198
正常邮件概率：0.0
→ 判定为垃圾邮件。

修正：拉普拉斯平滑（避免概率=0）

对未出现的词，给所有计数+1（避免零概率）：

修正后 P("中奖"|正常) = (0+1)/(2+总唯一词数)
（假设总唯一词数=5，则 P("中奖"|正常) = 1/7 ≈ 0.14）

修正后的正常邮件概率：
$中奖")∝0.4×0.5×0.14≈0.028P(正常|\text{"免费中奖"})\propto 0.4 \times 0.5 \times 0.14 \approx \mathbf{0.028}$
此时垃圾邮件概率（0.198）仍大于正常邮件概率（0.028），依然判定为垃圾邮件。

关键点总结

P(类别)：类别的初始概率（如垃圾邮件占60%）。
P(单词|类别)：某类邮件中某个单词出现的概率。
连乘：假设所有词独立，概率相乘得到联合概率。
平滑处理：避免未出现的词导致概率归零。

这样计算后，选择概率更大的类别作为预测结果！

2.用朴素贝叶斯解释下面的问题

假设有一种病叫做“贝叶死”，它的发病率是万分之一，即10000 人中会有1个人得病。现有一种测试可以检验一个人是否得病的准确率是99.9%，误报率（假阳）是0.1% 那么，如果一个人被查出来患有“叶贝死”，实际上患有的可能性有多大？

问题重述（“贝叶死”检测问题）

发病率（先验概率）：
$P(病)=110000=0.0001P(\text{病}) = \frac{1}{10000} = 0.0001$
$P(健康)=1−P(病)=0.9999P(\text{健康}) = 1 - P(\text{病}) = 0.9999$
检测准确率：
- 真阳性（True Positive）:已知患病时，检测为阳性的概率：99.9% → $P(阳性∣病)=0.999P(\text{阳性}|\text{病}) = 0.999$
- 假阳性（False Positive）:已知健康时，检测为阳性的概率：0.1% → $P(阳性∣健康)=0.001P(\text{阳性}|\text{健康}) = 0.001$
问题：
如果一个人检测结果为阳性，实际患病的概率是多少？即求 $P(病∣阳性)P(\text{病}|\text{阳性})$ 。

用朴素贝叶斯推导

根据贝叶斯定理：
$P(\text{病}|\text{阳性}) = \frac{P(\text{阳性}|\text{病}) \cdot P(\text{病})}{P(\text{阳性})}$
其中， $P(阳性)P(\text{阳性})$ 是检测为阳性的总概率，包括真阳性和假阳性：
$P(\text{阳性}) = P(\text{阳性}|\text{病}) \cdot P(\text{病}) + P(\text{阳性}|\text{健康}) \cdot P(\text{健康})$

具体计算

计算分子（真阳性部分）：
$P(\text{阳性}|\text{病}) \cdot P(\text{病}) = 0.999 \times 0.0001 = 0.0000999$
计算分母（所有阳性情况）：
$P(\text{阳性}) = 0.999 \times 0.0001 + 0.001 \times 0.9999 = 0.0000999 + 0.0009999 = 0.0010998$
最终概率：
$P(\text{病}|\text{阳性}) = \frac{0.0000999}{0.0010998} \approx 0.0908 \quad \text{（约9.08\%）}$

直观解释

在10000人中：
- 1人患病，且检测为阳性的概率： $\times 0.999 \approx 1$ 人（真阳性）。
- 9999人健康，但检测为阳性的概率： $9999 \times 0.001 \approx 10$ 人（假阳性）。
所有阳性结果：共 $1 + 10 = 11$ 人。
其中真正患病：仅1人。

因此，检测为阳性时，实际患病的概率是：
$\frac{1}{11} \approx 9.09\% \quad \text{（与公式结果一致）}$

结论

即使检测准确率高达99.9%，由于发病率极低（万分之一），假阳性人数远多于真阳性。
最终：
$P(\text{病}|\text{阳性}) \approx \mathbf{9.1\%}$
这意味着，检测为阳性的人中，超过90%是误诊！

背后的贝叶斯思想

先验概率很重要：发病率低时，即使检测准确率高，误诊仍可能主导结果。
不要忽略基础比率（Base Rate Neglect）：人们常忽视先验概率，只关注检测的“准确性”。
实际应用：对罕见病的筛查，需结合多次检测或更高特异性的方法降低误诊率。

这就是贝叶斯定理的经典案例——“阳性结果≠患病”！

3.朴素贝叶斯公式总结

1. 公式分解

贝叶斯定理的完整形式是：
$\frac{P(y) \prod P(x_i|y)}{P(X)}$
但 $ P(X) $ 对所有类别 $ y $ 都相同，因此比较时只需计算分子：
$\propto P(y) \prod P(x_i|y)$

$P (y ∣ X)$ ：在已知特征 $X = (x_1, x_2, ..., x_n)$ 的情况下，样本属于类别 $y$ 的概率（后验概率）。
$P (y)$ ：类别 $y$ 的先验概率（即数据中类别 $y$ 出现的概率）。
$P(x_i|y)$ ：在类别 $y$ 下，特征 $x_i$ 出现的概率（似然概率）。
$∝\propto$ ：表示“正比于”，即我们可以忽略分母 $P (X)$ （因为对所有类别 $y$ 都一样，不影响比较）。

2. 直观理解

假设我们要判断一封邮件是不是垃圾邮件（ $\text{垃圾邮件}$ 或 $\text{正常邮件}$ ），邮件的特征 $X$ 是其中的单词（如“免费”“中奖”等）。

朴素贝叶斯的计算逻辑是：

先看数据中垃圾邮件的比例（ $P (y)$ ）。
再看垃圾邮件中每个单词出现的概率（ $P(x_i|y)$ ）。
假设所有单词相互独立（“朴素”假设），计算它们的联合概率（即乘积）。
比较不同类别的概率，选择概率最大的作为预测结果。

3. 具体例子

数据示例

邮件内容	类别（垃圾/正常）
“免费赢取大奖”	垃圾
“免费参加会议”	正常
“中奖点击链接”	垃圾
“明天开会”	正常
“赢取免费礼品”	垃圾

计算概率

先验概率：
- $P(垃圾)=35=0.6P(\text{垃圾}) = \frac{3}{5} = 0.6$
- $P(正常)=25=0.4P(\text{正常}) = \frac{2}{5} = 0.4$
条件概率（单词在垃圾邮件中的概率）：
- $P(免费∣垃圾)=33=1.0P(\text{免费}|\text{垃圾}) = \frac{3}{3} = 1.0$
- $P(中奖∣垃圾)=13≈0.33P(\text{中奖}|\text{垃圾}) = \frac{1}{3} \approx 0.33$
- $P(赢取∣垃圾)=23≈0.67P(\text{赢取}|\text{垃圾}) = \frac{2}{3} \approx 0.67$

预测新邮件

假设新邮件内容是 “免费中奖”，判断它是垃圾邮件还是正常邮件。

垃圾邮件的概率

$P(\text{垃圾}|\text{免费, 中奖}) \propto P(\text{垃圾}) \times P(\text{免费}|\text{垃圾}) \times P(\text{中奖}|\text{垃圾}) \\ = 0.6 \times 1.0 \times 0.33 \approx 0.198$

正常邮件的概率

$P(\text{正常}|\text{免费, 中奖}) \propto P(\text{正常}) \times P(\text{免费}|\text{正常}) \times P(\text{中奖}|\text{正常}) \\ = 0.4 \times 0.5 \times 0.0 = 0.0 \quad \text{（需拉普拉斯平滑调整）}$

结论

垃圾邮件的概率（0.198） > 正常邮件的概率（0.0），因此判定为垃圾邮件。

4. 关键点总结

朴素贝叶斯假设：所有特征 $x_i$ 相互独立（“朴素”）。
计算方式：
- 先计算类别的先验概率 $P (y)$ 。
- 再计算每个特征在类别下的条件概率 $P(x_i|y)$ 。
- 联合概率 = 先验概率 × 所有特征的条件概率。
预测：选择使 $P (y ∣ X)$ 最大的类别 $y$ 。