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简介
朴素贝叶斯分类算法作为机器学习最经典的算法之一，该算法是一种有监督学习算法。其理论基础是“贝叶斯定理”，该原理是由英国著名数学家托马斯·贝叶斯提出，贝叶斯定理是基于统计学和概率论相关知识实现的。贝叶斯分类算法有着极其广泛的用途，例如广泛应用于情感分类，文本分类等分类任务。
基本概念
为了更好理解贝叶斯分类算法，在理论推导之前理解几个基本概念。
先验概率：根据经验知识得的概率。
后验概率：某个事件发生是由某些因素引起的可能性大小。
条件概率公式：设有事件A,B,已知B的条件下发生的概率为P（A|B）,将A，B事件同时发生记为
P（A，B），有下列条件概率公式：
联合概率：联合概率指的是包含多个条件且所有条件同时成立的概率，记作P(X=a,Y=b)或P(a,b)，有的书上也习惯记作P(ab)，但是这种记法个人不太习惯，所以下文采用以逗号分隔的记法。
联合概率公式：
(1) B1，B2....两两互斥，即 Bi ∩ Bj = ∅ ，i≠j ， i,j=1，2，....，且P(Bi)>0,i=1,2,....;
(2) B1∪B2∪....=Ω ，则称事件组 B1,B2,...是样本空间Ω的一个划分。设 B1,B2,...是样本空间Ω的一个划分，A为任一事件，则：
上式即为全概率公式。
贝叶斯定理
贝叶斯定理的发现者托马斯·贝叶斯提出了一个很有意思的假设：“如果一个袋子中共有 10 个球，分别是黑球和白球，但是我们不知道它们之间的比例是怎么样的，现在，仅通过摸出的球的颜色，是否能判断出袋子里面黑白球的比例？”
上述问题可能与我们高中时期所接受的的概率有所冲突，因为你所接触的概率问题可能是这样的：“一个袋子里面有 10 个球，其中 4 个黑球，6 个白球，如果你随机抓取一个球，那么是黑球的概率是多少？”毫无疑问，答案是 0.4。这个问题非常简单，因为我们事先知道了袋子里面黑球和白球的比例，所以很容易算出摸一个球的概率，但是在某些复杂情况下，我们无法得知“比例”，此时就引出了贝叶斯提出的问题。
在统计学中有两个较大的学派：一个是“频率”学派，另一个便是“贝叶斯”学派，它们都有各自庞大的知识体系，而“贝叶斯”主要利用了“相关性”一词。下面以通俗易懂的方式描述一下“贝叶斯定理”：通常，事件 A 在事件 B 发生的条件下与事件 B 在事件 A 发生的条件下，它们两者的概率并不相同，但是它们两者之间存在一定的相关性，并具有以下公式（称之为“贝叶斯公式”）：
贝叶斯公式的本质内涵
由因到果由果推因
在现实中，我们可以把事件A看作结果，把事件B1,B2,...,Bn看作导致这个结果的各种原因。那么，我们所介绍的全概率公式
P(A)=P(B1)P(A|B1)+P(B2)P(A|B2)+...+P(Bn)P(A|Bn)
就是由各种原因推理出结果事件发生的概率，是由因到果。
但是，实际上还存在着一类重要的应用场景：我们在日常生活中常常是观察到某种现象，然后去反推造成这种现象的各种原因的概率。简单来说，就是由果推因。
代码
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups # 从sklearn.datasets里导入新闻数据抓取器 fetch_20newsgroups
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 从sklearn.feature_extraction.text里导入文本特征向量化模块
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # 从sklean.naive_bayes里导入朴素贝叶斯模型
from sklearn.metrics import classification_report
#1.数据获取
news = fetch_20newsgroups(subset='all')
print(len(news.data)) # 输出数据的条数：18846
#2.数据预处理：训练集和测试集分割，文本特征向量化
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(news.data,news.target,test_size=0.25,random_state=33) # 随机采样25%的数据样本作为测试集
#print X_train[0] #查看训练样本
#print y_train[0:100] #查看标签
#文本特征向量化
vec = CountVectorizer()
X_train = vec.fit_transform(X_train)
X_test = vec.transform(X_test)
#3.使用朴素贝叶斯进行训练
mnb = MultinomialNB() # 使用默认配置初始化朴素贝叶斯
mnb.fit(X_train,y_train) # 利用训练数据对模型参数进行估计
y_predict = mnb.predict(X_test) # 对参数进行预测
#4.获取结果报告
print('The Accuracy of Naive Bayes Classifier is:', mnb.score(X_test,y_test))
print(classification_report(y_test, y_predict, target_names = news.target_names))
Downloading 20news dataset. This may take a few minutes.
Downloading dataset from https://ndownloader.figshare.com/files/5975967 (14 MB)
18846
The Accuracy of Naive Bayes Classifier is: 0.8397707979626485
precision recall f1-score support
alt.atheism 0.86 0.86 0.86 201
comp.graphics 0.59 0.86 0.70 250
comp.os.ms-windows.misc 0.89 0.10 0.17 248
comp.sys.ibm.pc.hardware 0.60 0.88 0.72 240
comp.sys.mac.hardware 0.93 0.78 0.85 242
comp.windows.x 0.82 0.84 0.83 263
misc.forsale 0.91 0.70 0.79 257
rec.autos 0.89 0.89 0.89 238
rec.motorcycles 0.98 0.92 0.95 276
rec.sport.baseball 0.98 0.91 0.95 251
rec.sport.hockey 0.93 0.99 0.96 233
sci.crypt 0.86 0.98 0.91 238
sci.electronics 0.85 0.88 0.86 249
sci.med 0.92 0.94 0.93 245
sci.space 0.89 0.96 0.92 221
soc.religion.christian 0.78 0.96 0.86 232
talk.politics.guns 0.88 0.96 0.92 251
talk.politics.mideast 0.90 0.98 0.94 231
talk.politics.misc 0.79 0.89 0.84 188
talk.religion.misc 0.93 0.44 0.60 158
micro avg 0.84 0.84 0.84 4712
macro avg 0.86 0.84 0.82 4712
weighted avg 0.86 0.84 0.82 4712
托马斯·贝叶斯
贝叶斯(约1701-1761) Thomas Bayes，英国数学家。约1701年出生于伦敦，做过神甫。1742年成为英国皇家学会会员。1761年4月7日逝世。贝叶斯在数学方面主要研究概率论。他首先将归纳推理法用于概率论基础理论，并创立了贝叶斯统计理论，对于统计决策函数、统计推断、统计的估算等做出了贡献。他死后，理查德·普莱斯(Richard Price)于1763年将他的著作《机会问题的解法》(An essay towards solving a problem in the doctrine of chances)寄给了英国皇家学会，对于现代概率论和数理统计产生了重要的影响。贝叶斯的另一著作《机会的学说概论》发表于1758年。贝叶斯所采用的许多术语被沿用至今。