带有 R 的朴素贝叶斯分类 - 奇怪的结果

Posted 2023-03-13

【中文标题】带有 R 的朴素贝叶斯分类 - 奇怪的结果

【英文标题】：Naive Bayes Classification with R - strange result

【发布时间】：2018-02-12 03:39:19

【问题描述】：

我有以下问题：我想使用带有贝叶斯分类器的两个变量“性别”和“年龄组”来预测因子变量“癌症”（是或否）。 这些是我的（虚构的）样本数据：

install.packages("e1071")
install.packages("gmodels")
library(e1071)
library(gmodels)

data<-read.csv("http://www.reduts.net/cancer.csv", sep=";", stringsAsFactors = T)

## Sex and Agegroup ##
######################

# classification 
testset<-data[,c("sex", "agegroup")]
cancer<-data[,"cancer"]
model<-naiveBayes(testset, cancer)
model

# apply model on testset
testset$predicted<-predict(model, testset)
testset$cancer<-cancer

CrossTable(testset$predicted, testset$cancer, prop.chisq=F, prop.r=F,    prop.c=F, prop.t = F)

结果显示，根据我的数据，男性和年轻人更容易患癌症。与真正的癌症分类相比，我的模型在 200 个病例中正确分类了 147 个 (=88+59) (73.5%)。

                  | testset$original 
testset$predicted |        no |       yes | Row Total | 
------------------|-----------|-----------|-----------|
               no |        88 |        12 |       100 | 
------------------|-----------|-----------|-----------|
              yes |        54 |        46 |       100 | 
------------------|-----------|-----------|-----------|
     Column Total |       142 |        58 |       200 | 
------------------|-----------|-----------|-----------|

但是，然后我只使用一个分类变量（性别）来做同样的事情：

## Sex only         ##
######################

# classification 
testset2<-data[,c("sex")]
cancer<-data[,"cancer"]
model2<-naiveBayes(testset2, cancer)
model2

型号如下：

Naive Bayes Classifier for Discrete Predictors

Call:
naiveBayes.default(x = testset2, y = cancer)

A-priori probabilities:
cancer
   no   yes 
0.645 0.355 

Conditional probabilities:
      x
cancer         f         m
   no  0.4573643 0.5426357
   yes 0.5774648 0.4225352

显然，男性比女性更容易患癌症（54% 对 46%）。

# apply model on testset
testset2$predicted<-predict(model2, testset2)
testset2$cancer<-cancer

CrossTable(testset2$predicted, testset2$cancer, prop.chisq=F, prop.r=F, prop.c=F, prop.t = F)

现在，当我将模型应用于原始数据时，所有案例都归为同一类：

Total Observations in Table:  200 

                   | testset2$cancer 
testset2$predicted |        no |       yes | Row Total | 
-------------------|-----------|-----------|-----------|
                no |       129 |        71 |       200 | 
-------------------|-----------|-----------|-----------|
      Column Total |       129 |        71 |       200 | 
-------------------|-----------|-----------|-----------|

谁能解释一下，为什么女性和男性被分配到同一个班级？

【参考方案1】：

您误解了这些输出。 当你打印出model2并看到

Conditional probabilities:
      x
cancer         f         m
   no  0.4573643 0.5426357
   yes 0.5774648 0.4225352

“显然，男性更有可能”的结论是错误的 与女性相比 (54% vs 46%)。”

这张表告诉我们的是四个数字

P(female | no cancer)     P(male | no cancer) 
P(female | cancer)        P(male | cancer)

通过查看输出很容易看到

table(cancer, testset2)
      testset2
cancer  f  m
   no  59 70
   yes 41 30

模型的第一行条件概率可以计算如下： 129 人未患癌症。 59/129 = 0.4573643 是女性。 70/129 = 0.5426357 是男性。所以阅读第一行的方法是 “鉴于患者没有癌症，他们更 可能是男性（54% 对 46%）”。

现在回答你的问题：谁能解释一下，为什么两者都有 男女分到同一个班？

要决定将男性分配到哪个班级，您需要比较P(Cancer | Male) 和P(No Cancer | male)。无论哪个更大， 我们将声明以指示类。使用朴素贝叶斯时，这些 通过应用贝叶斯规则将其重新表述为比较来估计

P(Cancer | Male) = P(Male | Cancer) * P(Cancer) / P(Male)  
with  
P(No Cancer | Male) = P(Male | No Cancer) * P(No Cancer) / P(Male)

分母在这两种情况下是相同的，所以如果我们只关心 哪个更大，我们可以比较一下大小

P(Male | Cancer) * P(Cancer) 与 P(Male | No Cancer) * P(No Cancer)

这些正是打印出模型时报告的数字。

所以，对于男性来说

P(Male | Cancer) * P(Cancer)        = 0.4225352 * 0.355 = 0.15
P(Male | No Cancer) * P(No Cancer)  = 0.5426357 * 0.645 = 0.35

（注意：这些不是真实概率，因为我们忽略了分母 P(Male) ) 由于 No Cancer 的数字更高，我们预测男性为 No Cancer。

同样，对于女性，我们计算

P(Female | Cancer) * P(Cancer)      = 0.5774648 * 0.355 = 0.205
P(Female | No Cancer) * P(No Cancer)    = 0.4573643 * 0.645 = 0.295

对于女性，我们也预测不会患癌症。强调这一点可能很有用 女性的计算。即使P(Female | Cancer) > P(Female | No Cancer)， 这些由P(Cancer) 和P(No Cancer) 的总体概率加权。 由于总体而言，它更有可能没有癌症而不是癌症，因此 开关哪个更大。朴素贝叶斯预测男女都不会患癌症。