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实现超参数优化朴素贝叶斯(Naive Bayesian)多特征分类预测

实现超参数优化朴素贝叶斯(Naive Bayesian)多特征分类预测

以下是一个简单的 MATLAB 示例，展示如何使用贝叶斯优化来优化朴素贝叶斯算法的超参数，以进行多特征分类预测。

首先，我们需要导入相关库和数据。本示例采用的是 UCI 的鸢尾花数据集。

% 导入相关库和数据
clear all;
addpath(genpath(pwd))
load fisheriris.mat

X = meas;
Y = categorical({'setosa';'versicolor';'virginica'});
cvp = cvpartition(numel(Y),'HoldOut',0.3);
idxTrain = training(cvp); 
idxTest = test(cvp);

X_train = X(idxTrain,:);
Y_train = Y(idxTrain);
X_test = X(idxTest,:);
Y_test = Y(idxTest);

接着，我们使用高斯朴素贝叶斯算法，定义朴素贝叶斯模型，并编写相应的训练和测试函数。

%% 定义朴素贝叶斯模型
function nbModel = trainNaiveBayes(X_train,Y_train)

nbModel = fitcnb(X_train,Y_train,'Distribution','normal');

%% 计算朴素贝叶斯模型在测试集上的准确率
function [YPred,acc] = testNaiveBayes(nbModel,X_test,Y_test)

YPred = predict(nbModel,X_test);
acc = sum(YPred == Y_test)/numel(Y_test);

end

然后，我们使用 BayesianOptimization 工具箱，定义优化函数并进行贝叶斯优化。

% 使用 BayesianOptimization 工具箱进行贝叶斯优化
fun = @(hyperparams) evaluateNaiveBayesHyperparams(X_train,Y_train,X_test,Y_test,hyperparams.smoothing);

results = bayesopt(fun, hyperparameters, 'Verbose', 1, 'IsObjectiveDeterministic', false, ...
    'AcquisitionFunctionName', 'expected-improvement-per-second-plus', ...
    'MaxObjectiveEvaluations', maxEval);

在优化函数 evaluateNaiveBayesHyperparams 中，我们调用了 trainNaiveBayes 和 testNaiveBayes 函数，并返回一个准确率作为优化目标函数。

% 定义朴素贝叶斯模型的超参数
function acc = evaluateNaiveBayesHyperparams(X_train,Y_train,X_test,Y_test,smoothing)

nbModel = trainNaiveBayes(X_train,Y_train);
[~,acc] = testNaiveBayes(nbModel,X_test,Y_test,'Smoothing',smoothing);

end

最后，我们可以输出最佳超参数和相应的准确率结果。

% 输出最佳超参数和准确率结果
bestIdx = results.IndexOfMinimumTrace(end); 
bestParams = results.XTrace(bestIdx,:);
bestAcc = results.FvalTrace(bestIdx,:);
fprintf('Best smoothing parameter: %.4f\n', bestParams.smoothing);
fprintf('Best test accuracy: %.2f%%.\n', bestAcc*100);