def classify(vec2classify, p0, p1, class_): p1 = sum(vec2classify * p1) + np.log(class_) p0 = sum(vec2classify * p0) + np.log(1 - class_) if p1 > p0: return 1,p1,p0 else: return 0,p1,p0
时间: 2023-12-16 13:04:12 浏览: 65
这段代码看起来是一个朴素贝叶斯分类器的实现。其中,vec2classify 是待分类的向量,p0 和 p1 是两个类别对应的概率向量,class_ 是指正类的先验概率。函数会返回一个元组,第一个元素是分类结果,第二个和第三个元素是待分类向量属于正类和负类的后验概率。如果第一个元素是1,表示待分类向量属于正类;如果第一个元素是0,表示待分类向量属于负类。
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def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1): p1 = sum(vec2Classify * p1Vec) + np.log(pClass1) p0 = sum(vec2Classify * p0Vec) + np.log(1.0 - pClass1) if p1 > p0: return 1 else: return 0
这段代码实现了朴素贝叶斯分类器的分类函数。该函数接受以下参数:
- `vec2Classify`: 要分类的特征向量,表示待分类的邮件。通常是经过预处理和特征提取后的向量表示。
- `p0Vec`: 类别为非垃圾邮件的词条概率向量,即训练集中每个词条在非垃圾邮件中出现的概率。
- `p1Vec`: 类别为垃圾邮件的词条概率向量,即训练集中每个词条在垃圾邮件中出现的概率。
- `pClass1`: 类别为垃圾邮件的先验概率,即训练集中垃圾邮件的比例。
函数首先计算待分类邮件属于垃圾邮件类别的概率 `p1`。这里通过将待分类邮件的特征向量与垃圾邮件词条概率向量相乘,再加上 `pClass1` 的对数来计算。对数用于避免小数乘积的下溢出。
同样地,函数计算待分类邮件属于非垃圾邮件类别的概率 `p0`。这里将待分类邮件的特征向量与非垃圾邮件词条概率向量相乘,再加上 `(1.0 - pClass1)` 的对数。
最后,函数比较 `p1` 和 `p0` 的大小,若 `p1` 大于 `p0`,则认为待分类邮件属于垃圾邮件类别,返回标签 `1`。否则,返回标签 `0`,表示待分类邮件属于非垃圾邮件类别。
这是一个简单的朴素贝叶斯分类器的分类函数实现,用于将待分类邮件划分为垃圾邮件和非垃圾邮件两类。
args.cuda = True if torch.cuda.is_available() else False model_name = args.model_name classify_type = args.classify_type if args.embedding == 'random': embedding = 'random' else: embedding = 'word2vec' if model_name == 'FastText': from utils_fasttext import build_dataset, build_iterator, get_time_dif, makedirs else: from utils import build_dataset, build_iterator, get_time_dif, makedirs path_corpus = 'data/data_{}/'.format(dataname[5:]) # 公共文件 地址 path_output = 'result_{}/'.format(dataname) # 结果输出 logdir = "result_{}/log/{}/{}/{}/".format(dataname, classify_type, model_name,useType) # 结果输出 saved_dict = "result_{}/saved_dict/{}/{}/{}/".format(dataname, classify_type, model_name,useType) # 结果输出 embed_dir = "result_{}/embedding/{}/{}/{}/".format(dataname, classify_type, model_name,useTypes) # 结果输出 makedirs([logdir, saved_dict, embed_dir])
这段代码片段是根据命令行参数来进行一些设置和路径的初始化。
首先,根据 `torch.cuda.is_available()` 的返回值判断是否支持 GPU,并将结果赋给 `args.cuda` 变量,即如果支持 GPU,则 `args.cuda` 为 `True`,否则为 `False`。
然后,将 `args.model_name` 和 `args.classify_type` 的值分别赋给 `model_name` 和 `classify_type` 变量。
接下来,根据 `args.embedding` 的值来确定 `embedding` 的取值。如果 `args.embedding` 为 `'random'`,则将 `embedding` 设置为 `'random'`,否则设置为 `'word2vec'`。
然后,根据 `model_name` 的值判断是否使用 FastText 模型,并根据需要引入相应的工具模块。
接下来是一系列的路径设置:
- `path_corpus` 是存放数据文件的路径,根据 `dataname` 来确定。
- `path_output` 是结果输出的路径,根据 `dataname` 来确定。
- `logdir` 是日志文件存放的路径,包括了 `dataname`、`classify_type`、`model_name` 和 `useType`。
- `saved_dict` 是模型保存的路径,包括了 `dataname`、`classify_type`、`model_name` 和 `useType`。
- `embed_dir` 是嵌入向量文件保存的路径,包括了 `dataname`、`classify_type`、`model_name` 和 `useTypes`。
最后,通过调用 `makedirs()` 函数来创建这些路径所对应的文件夹。
这段代码的目的是根据命令行参数来进行一些设置和路径的初始化,以便后续的程序运行能够正确读取和保存相关的文件。
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