ホームページ > 記事 > ウェブフロントエンド > JS はベイズ分類器を実装します
今回は、ベイズ分類器を実装するための JS について説明します。JS でベイズ分類器を実装するための 注意事項 について説明します。
最初にコードを入力しますfunction NB(data) { this.fc = {}; //记录特征的数量 feature conut 例如 {a:{yes:5,no:2},b:{yes:1,no:6}} this.cc = {}; //记录分类的数量 category conut 例如 {yes:6,no:8} } NB.prototype = { infc(w, cls) { //插入新特征值 if (!this.fc[w]) this.fc[w] = {}; if (!this.fc[w][cls]) this.fc[w][cls] = 0; this.fc[w][cls] += 1; }, incc(cls) { //插入新分类 if (!this.cc[cls]) this.cc[cls] = 0; this.cc[cls] += 1; }, allco() { //计算分类总数 all count var t = 0; for (var k in this.cc) t += this.cc[k]; return t; }, fprob(w, ct) { //特征标识概率 if (Object.keys(this.fc).indexOf(w) >= 0) { if (Object.keys(this.fc[w]).indexOf(ct) < 0) { this.fc[w][ct] = 0 } var c = parseFloat(this.fc[w][ct]); return c / this.cc[ct]; } else { return 0.0; } }, cprob(c) { //分类概率 return parseFloat(this.cc[c] / this.allco()); }, train(data, cls) { //参数:学习的Array,标识类型(Yes|No) for (var w of data) this.infc(String(w), cls); this.incc(cls); }, test(data) { var ccp = {}; //P(类别) var fccp = {}; //P(特征|类别) for (var k in this.cc) ccp[k] = this.cprob(k); for (var i of data) { i = String(i); if (!i) continue; if (Object.keys(this.fc).indexOf(i)) { for (var k in ccp) { if (!fccp[k]) fccp[k] = 1; fccp[k] *= this.fprob(i, k); //P(特征1|类别1)*P(特征2|类别1)*P(特征3|类别1)... } } } var tmpk = ""; for (var k in ccp) { ccp[k] = ccp[k] * fccp[k]; if (!tmpk) tmpk = k; if (ccp[k] > ccp[tmpk]) tmpk = k; } return tmpk; } };予測関数には単純ベイズアルゴリズムを使用する必要がありますまず第一に、ベイズの公式を見てみましょう: この公式を理解していないかもしれませんし、理解しているかもしれません式はあるけど仕組みがわからない
を使って簡単に翻訳してみましょう:
P( Category |Feature) = P ( Feature | Category ) * P( Category)/ P(Feature)は実際には: P(category|feature)=P(feature|category)*P(category)/p(feature)
P (カテゴリ)
p (特徴)
さらに、入力した特徴に対して複数の仮説が存在する可能性があります。これは、たった 3 つの仮説と同じくらい単純です:
P((特徴 1、特徴 2。 、機能 3) | カテゴリ 1) = P (機能 1 | カテゴリ 1) * P (機能 2|カテゴリ 1)*P(機能 3|カテゴリ 1)
P(特徴 1、特徴 2、特徴 3)=P(特徴 1)* P(特徴 2)*P(特徴 3)
次の式に従ってわかっているからです:
P(カテゴリー 1) |特徴)=P(特徴|カテゴリー 1)*P(カテゴリー 1)/p(特徴)
P (カテゴリー 2|特徴)=P(特徴|カテゴリー 2)*P(カテゴリー 2)/p(特徴)
p(Feature) だけが分母なので、P(Category 1|Feature) と P(Category 2 |Feature) を比較する場合
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