学習プロセス
P(y_i|x)=\frac{P(x|y_i)P(y_i)}{P(x)}
ナイーブベイズは上の数式から確率を算出します。
今回は行うのはスパムメールの分類です。
出現する単語からスパムか否かを判断します。
例えば「無料」という単語がスパムメールの80%に含まれているとし、
スパムでないメールの20%にこの単語が含まれているとして、
スパムである確立を以下のように求めます。
\frac{0.8}{(0.8+0.2)}
だいたい80%です。
この計算をスパムメールに含まれている単語に対して行い確率を求めます。
データの用意
分類対象のデータはスパムのテストデータです。
以下のサイトからデータを取得できるようです。
https://spamassassin.apache.org/old/publiccorpus/
圧縮された状態で置かれていますがこの中に数百〜数千のメールを記載したファイルが格納されています。
このファイルから分類のために使う情報を抽出します。
ファイルの内容はだいたい以下の形式になっています。
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 |
From checkoutthesefreakhugecocksinapussy@framesetup.com Fri Aug 23 18:57:51 2002 Return-Path: <checkoutthesefreakhugecocksinapussy@framesetup.com> Delivered-To: zzzz@localhost.spamassassin.taint.org Received: from localhost (localhost [127.0.0.1]) by phobos.labs.spamassassin.taint.org (Postfix) with ESMTP id 0C12543F99 for <zzzz@localhost>; Fri, 23 Aug 2002 13:57:44 -0400 (EDT) Received: from mail.webnote.net [193.120.211.219] by localhost with POP3 (fetchmail-5.9.0) for zzzz@localhost (single-drop); Fri, 23 Aug 2002 18:57:44 +0100 (IST) Received: from framesetup.com (1Cust249.tnt15.det3.da.uu.net [67.217.14.249]) by webnote.net (8.9.3/8.9.3) with SMTP id SAA11649 for <zzzz@spamassassin.taint.org>; Fri, 23 Aug 2002 18:48:51 +0100 Message-Id: <200208231748.SAA11649@webnote.net> From: "Free pussy" <checkoutthesefreakhugecocksinapussy@framesetup.com> To: <zzzz@spamassassin.taint.org> Subject: Free big cock in Pussy Sender: "Free pussy" <checkoutthesefreakhugecocksinapussy@framesetup.com> Mime-Version: 1.0 Date: Sat, 24 Aug 2002 13:46:11 -0400 Content-Type: text/html; charset="ISO-8859-1" Content-Transfer-Encoding: 8bit <!DOCTYPE HTML PUB... |
今回は件名を分類に使うので「Subject:」の部分を抽出します。
実装
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 |
# coding: utf-8 import math import glob import re import random # 親クラス class NaiveBayes: def __init__(self): self.probability = [] # 継承先で何かしら実装する def preprocess(self, data): pass # 分類対象や前処理が違っていてもこの部分は共通だと想定 def predict(self,data): true_prob = 0.0 false_prob = 0.0 if len(self.probability) == 0: return 0.0 for p in self.probability: if p['value'] in data: true_prob += math.log(p['true_prob']) false_prob += math.log(p['false_prob']) else: true_prob += math.log(1-p['true_prob']) false_prob += math.log(1-p['false_prob']) true_prob = math.exp(true_prob) false_prob = math.exp(false_prob) return true_prob / (true_prob+false_prob) # スパムを分類するクラス class SpamAssassinClassfier(NaiveBayes, object): def __init__(self): super(SpamAssassinClassfier,self).__init__() # スパム、非スパムがそれぞれの単語を含む確率 def preprocess(self, data): self.train_data = data # 単語ごとにその単語が含まれるスパムと非スパムの数を数える spam_count_data = {} for d in data: for word in d['words']: if word not in spam_count_data.keys(): spam_count_data[word] = [0,0] spam_count_data[word][d['flag']] += 1 # スムージング 0の確率を防ぐため s = 0.5 # スパムの数 spam_num = len([1 for d in data if d['flag'] == 1]) print(spam_num) non_spam_num = len(data) - spam_num # スパムだった時、非スパムだった時単語が含まれる確率 for key,value in spam_count_data.items(): prob_spam = (s+value[1]) / (2*s+spam_num) prob_no_spam = (s+value[0]) / (2*s+non_spam_num) self.probability.append({'value': key, 'false_prob': prob_no_spam, 'true_prob': prob_spam}) def get_data(self, directory): data = [] for d in directory: for f in glob.glob(d[0]): fp = open(f, "r") content = fp.read() fp.close() result = re.search(r"Subject: (.*?)\n",content, re.DOTALL) if result is not None and result.group(1) is not None: message = result.group(1).lower() data.append({'words': set(re.findall("[a-z']+",message)), 'flag': d[1]}) return data |
前処理
get_dataメソッドで必要なデータを取得します。
- 引数… [スパムアサシンから取得したディレクトリ名,スパムかどうか(0or1)]
- 戻り値… [単語のリスト,スパムかどうか(0or1)]
具体的には以下の形式のデータです。
|
1 |
{'flag': 0, 'words': set(['swim', 'drunk', 'dr', "don't", 'paging', 'let', 'darwin', 'friends'])} |
そして抽出したデータを使い、前処理に渡しスパムと非スパムがそれぞれの単語を含む確率を計算します。
preprocessメソッドに先ほど抽出したデータを渡すと、以下の形式の情報を含んだリストを生成します。
|
1 |
{'true_prob': 0.0029940119760479044, 'value': 'paperless', 'false_prob': 0.0001785076758300607} |
予測
予測はpredictメソッドが行います。
このメソッドにメールから抽出した件名をリストにしてを渡します。
最終的に
[スパムが単語を含む確率] / ( [スパムが単語を含む確率]+[非スパムが単語を含む確率] )=スパムである確率
を計算します。
動作確認
実装したクラスを以下のように使い動かしてみます。
|
1 2 3 4 5 6 7 8 |
sac = SpamAssassinClassfier() sac.preprocess(sac.get_data([["./train_easy_ham/*", 0], ["./train_hard_ham/*", 0], ["./train_spam/*", 1]])) test_data = sac.get_data([["./test_easy_ham/*", 0], ["./test_hard_ham/*", 0], ["./test_spam/*", 1]]) for _ in range(1000): index = random.randint(0,len(test_data)-1) res = sac.predict(test_data[index]['words'])*100 print("{} result: {}".format("spam" if test_data[index]['flag'] == 1 else "no spam", res)) |
実行結果は以下のようになりました。
ある程度は予測できているのかと思います。
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 |
no spam result: 36.9468931639 no spam result: 9.9521377882e-08 spam result: 99.4858440503 spam result: 99.3350649141 no spam result: 3.112049255 no spam result: 7.53670490026 spam result: 99.965397391 no spam result: 0.00208135050203 no spam result: 1.45894522895 no spam result: 0.00404429192909 no spam result: 54.9840847768 no spam result: 11.6211268861 spam result: 99.9999185414 spam result: 99.758010449 no spam result: 1.01174732249 no spam result: 0.0323736493299 no spam result: 0.0394170019782 no spam result: 0.00158748007806 no spam result: 8.85842641012 no spam result: 3.28002811198 spam result: 93.6404115488 no spam result: 0.00404429192909 no spam result: 0.000756334519003 spam result: 12.447127353 spam result: 93.6903540025 no spam result: 3.01023751225 no spam result: 0.00122653779033 spam result: 99.9935261269 no spam result: 8.25183442606 no spam result: 6.13278704403 ... |
今回はスパムの判定を行うプログラムを実装しましたが、文章の分類に関して他にもいろいろできそうです。