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java - 朴素贝叶斯文本分类算法

coder 2023-10-05 原文

你好!我只需要帮助在 Java 中实现朴素贝叶斯文本分类算法来测试我的数据集以用于研究目的。必须用Java实现算法；而不是使用 Weka 或 Rapid Miner 工具来获取结果!

我的数据集有以下类型的数据:

    Doc  Words   Category

意味着我预先知道每个训练(字符串)的训练词和类别。部分数据集如下:

             Doc      Words                                                              Category        
    Training
               1      Integration Communities Process Oriented Structures...(more string)       A
               2      Integration Communities Process Oriented Structures...(more string)       A
               3      Theory Upper Bound Routing Estimate global routing...(more string)        B
               4      Hardware Design Functional Programming Perfect Match...(more string)      C
               .
               .
               .
    Test
               5      Methodology Toolkit Integrate Technological  Organisational
               6      This test contain string naive bayes test text text test

所以数据集来自 MySQL 数据库，它可能还包含多个训练字符串和测试字符串!问题是我只需要在 Java 中实现朴素贝叶斯文本分类算法。

算法应该遵循下面提到的例子 here 表 13.1

来源:Read here

问题是我可以自己在 Java 代码中实现该算法，但我只需要知道是否可能存在某种 Java 库和可用的源代码文档，以便我测试结果。

问题是我只需要一次结果，这意味着它只是对结果的测试。

所以，说到重点，有人可以告诉我任何好的 Java 库，它可以帮助我用 Java 编写这个算法，并且可以使我的数据集能够处理结果，或者有人可以给我任何好的想法轻松完成...可以帮助我的好事。

我会感谢你的帮助。 提前致谢

最佳答案

根据您的要求，您可以使用机器学习库 MLlib来自 Apache 。 MLlib 是 Spark 的可扩展机器学习库，由常见的学习算法和实用程序组成。还有一个 Java 代码模板来实现利用该库的算法。因此，首先，您可以:

为他们的 site 上提供的朴素贝叶斯 实现 java 框架如下所示。

import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.mllib.classification.NaiveBayes;
import org.apache.spark.mllib.classification.NaiveBayesModel;
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint;
import scala.Tuple2;

JavaRDD<LabeledPoint> training = ... // training set
JavaRDD<LabeledPoint> test = ... // test set

final NaiveBayesModel model = NaiveBayes.train(training.rdd(), 1.0);

JavaPairRDD<Double, Double> predictionAndLabel = 
  test.mapToPair(new PairFunction<LabeledPoint, Double, Double>() {
    @Override public Tuple2<Double, Double> call(LabeledPoint p) {
      return new Tuple2<Double, Double>(model.predict(p.features()), p.label());
    }
  });
double accuracy = predictionAndLabel.filter(new Function<Tuple2<Double, Double>, Boolean>() {
    @Override public Boolean call(Tuple2<Double, Double> pl) {
      return pl._1().equals(pl._2());
    }
  }).count() / (double) test.count();

为了测试您的数据集，没有比使用 Spark SQL 更好的解决方案了。 . MLlib 非常适合 Spark 的 API。要开始使用它，我建议您浏览 MLlib API首先，根据您的需要实现算法。使用该库非常容易。 对于下一步允许处理您的数据集，只需使用 Spark SQL . 我会建议你坚持这一点。在选择这个易于使用的库之前，我也已经找到了多个选项，并且它无缝支持与其他一些技术的互操作。我会在这里发布完整的代码以完全符合您的答案。但我认为你可以走了。

关于java - 朴素贝叶斯文本分类算法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/27843177/

贝叶本分Doubleapachesparkjavamysqlalgorithmtextdataset

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