ゼロからはじめるデータサイエンス 第2版 ―Pythonで学ぶ基本と実践

13.5

 モデルの適用

■

195

assert model.tokens == {"spam", "ham", "rules", "hello"}

assert model.spam_messages == 1

assert model.ham_messages == 2

assert model.token_spam_counts == {"spam": 1, "rules": 1}

assert model.token_ham_counts == {"ham": 2, "rules": 1, "hello": 1}

次に、予測を行いましょう。（面倒ですが）ナイーブベイズロジックを手作業で実行

し、同じ結果が得られることを確認します。

text = "hello spam"

probs_if_spam = [

(1 + 0.5) / (1 + 2 * 0.5), # "spam"

（存在する）

1 - (0 + 0.5) / (1 + 2 * 0.5), # "ham"

（存在しない）

1 - (1 + 0.5) / (1 + 2 * 0.5), # "rules"

（存在しない）

(0 + 0.5) / (1 + 2 * 0.5) # "hello"

（存在する）

]

probs_if_ham = [

(0 + 0.5) / (2 + 2 * 0.5), # "spam"

（存在する）

1 - (2 + 0.5) / (2 + 2 * 0.5), # "ham"

（存在しない）

1 - (1 + 0.5) ...