颜色分类leetcode #自述文件 此代码实现了BOA论文中描述的贝叶斯or-of-and算法。我们将tictactoe数据集包含在此代码要使用的正确格式中。此代码需要外部频繁项集挖掘包“PyFIM”,可用于具有二元特征的二元分类(尽管可以很容易地扩展到多类)。 引文 Wang, T.、Rudin, C.、Doshi-Velez, F.、Liu, Y.、Klampfl, E.和MacNeille, P.(2017年)。用于学习可解释分类规则集的贝叶斯框架。机器学习研究杂志,18(1),2357-2393。 Wang, T.、Rudin, C.、Velez-Doshi, F.、Liu, Y.、Klampfl, E.和MacNeille, P.(2016年12月)。用于可解释分类的贝叶斯规则集。 2016年IEEE第16届数据挖掘国际会议(ICDM)(第1269-1274页)。 IEEE。 输入用户运行的主要代码是example.py。此example.py使用输入训练数据生成规则,然后使用模拟退火搜索最佳BRS。
颜色分类算法贝叶斯or-of-and实现
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工作原理:
计算先验概率: 基于训练数据计算每个类别出现的概率。
计算似然概率: 针对每个特征,计算其在每个类别中出现的概率。
应用贝叶斯定理: 利用先验概率和似然概率,计算给定特征向量下样本属于每个类别的后验概率。
选择最大概率类别: 将后验概率最大的类别作为预测结果。
优点:
易于理解和实现
计算效率高
对于小规模数据集和高维数据表现良好
缺点:
特征独立性假设在现实中往往不成立
应用场景:
文本分类
垃圾邮件过滤
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对于一个新样本 x,我们想要判断它属于哪个总体。根据贝叶斯定理,我们可以计算后验概率:
$$P(G_i|x) = frac{p_i f_i(x)}{sum_{j=1}^{k} p_j f_j(x)}, i = 1,2,...,k$$
其中:
$P(G_i|x)$ 表示给定样本 x 的情况下,样本属于总体 $G_i$ 的概率。
$f_i(x)$ 表示样本 x 在总体 $G_i$ 中出现的概率密度。
$p_i$ 表示总体 $G_i$ 的先验概率。
贝叶斯判别规则指出,为了最小化误判概率,我们应该将样本 x 判给后验概率最大的那个总体。
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