判断喜欢的电影类型——朴素贝叶斯模型的简单应用（1）

之前我做了一个豆瓣电影信息的爬取 https://blog.csdn.net/weixin_43374551/article/details/84029439 ，共获得了8608部电影的概要信息。现在我们利用这些数据，可以做一些分析。

首先我从这8608部电影中随机挑选了520部我已经看过的电影，挑选方法就是进度条随便拉到哪儿算哪儿，保证了一定的随机性。type这一列代表了我对这些电影的态度，1表示喜欢，0表示不喜欢。

标记完毕，其中正例384个，反例136个。
爬虫提取的信息比较多，本次建模我只选取了类型和制片国家两个指标。类型包括剧情、喜剧、动作、爱情、科幻、动画、悬疑、惊悚、恐怖、犯罪、同性、音乐、歌舞、传记、历史、战争、西部、奇幻、冒险、灾难、武侠、情色共计22个分类；制片国家包括中国大陆、美国、香港、中国台湾、日本、韩国、英国、法国、德国、意大利、西班牙、印度、泰国、俄罗斯、伊朗、加拿大、澳大利亚、爱尔兰、瑞典、巴西、丹麦共计21个分类。

于是将数据处理成如下0-1变量的矩阵

结合之前的博客《机器学习十大经典算法之朴素贝叶斯（学习笔记整理）》 https://blog.csdn.net/weixin_43374551/article/details/83449416
伯努利贝叶斯分类器，可以处理因变量均为0-1变量的数据。

实现的Python代码如下

import pandas as pd
from sklearn import model_selection,naive_bayes,metrics
import matplotlib.pyplot as pltdata=pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\豆瓣电影\sample.xlsx')
predictors=data.columns[2:]#拆分为训练集和测试集
x_train,x_test,y_train,y_test=model_selection.train_test_split(data[predictors],data.type,test_size=0.25)#调用伯努利朴素贝叶斯
bnb=naive_bayes.BernoulliNB()
bnb.fit(x_train,y_train)
bnb_pred=bnb.predict(x_test)
#显示预测结果，各类别的预测数量#模型检验
print('模型的准确率为：',metrics.accuracy_score(y_test,bnb_pred))
print('模型的评估报告：\n',metrics.classification_report(y_test,bnb_pred))
#绘制ROC曲线
y_score=bnb.predict_proba(x_test)[:,1]
fpr,tpr,threshold=metrics.roc_curve(y_test,y_score) #.map({'Negative':0,'Positive':1})
roc_auc=metrics.auc(fpr,tpr)
plt.stackplot(fpr,tpr,color='steelblue',alpha=0.5,edgecolor='black')
plt.plot(fpr,tpr,color='black',lw=1)
plt.plot([0,1],[0,1],color='red',linestyle='--')
plt.text(0.5,0.3,'ROC Curve (area=%0.2f)' % roc_auc)
plt.xlabel('l-Specificity')
plt.ylabel('Sensitivity')
plt.show()

得到的结果如下：

从ROC曲线看到，其中AUC=0.83>0.8，可以认为模型拟合效果还是比较理想的。同时，模型在测试集上的整体预测准确率为82.3%，其中正例的预测精确率（precision=该类别正确预测的样本量/该类别预测的总样本量）为87%，覆盖率（recall=该类别正确预测的样本量/该类别实际的样本量）为90%；而负例的预测精确率和覆盖率相对要低一点，总体来讲预测效果还是可以的。

有了这个模型，对于还没有看的电影，就可以通过该电影的类型和制片国家初步判断是不是自己喜欢的一款了，还是不错的！

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