一. 下载数据集

下载地址为：https://www.kaggle.com/c/sf-crime/data。

二. 数据集读取

将train.csv放到和python文件的同级目录下，便于使用。

（1）导入需要的模块和包。

import pandas as pd
from sklearn import *

（2）读取文件。

train_df = pd.read_csv('train.csv')

（3）读取文件内容如下：

三. 数据集类别和特征的选取

        观察上图数据集，有日期、犯罪种类、描述、星期几、解决方案、地址及XY坐标等多列。我们将“犯罪类别”设置为类别，同时这里不将“罪行描述”、“X/Y坐标”、“结果”作为其特征。

四. 选择合适的朴素贝叶斯模型

sklearn提供了三种朴素贝叶斯模型，选择一个最适合的作为旧金山的犯罪预测。

分析：

（1）高斯朴素贝叶斯模型适合连续数据，因为样本各特征都是离散特征所以不适合用此模型。

（2）伯努利朴素贝叶斯模型和多项式朴素贝叶斯模型都适合离散式数据，因为旧金山犯罪是个典型的伯努利分布，所以选择伯努利朴素贝叶斯模型。

五. 处理训练集数据的类别和特征

1.处理类别：调用sklearn的preprocessing库，使用LabelEncoder对犯罪类型编码。

le = preprocessing.LabelEncoder()
crime_type_encode = le.fit_transform(train_df['Category'])

2. 处理特征：将小时，星期几，所属警区的特征使用pandas库的get_dummies()功能因子化，得到哑变量（dummy_variable）。

哑变量：将不能定量处理的变量量化，构造只取“0”或“1”的人工变量，适合伯努利朴素贝叶斯模型。

例如将下图天气情况转换成哑变量：

hour = pd.to_datetime(train_df['Dates']).dt.hour   # 从Dates列中抽取小时时间
# 将小时（0-24），星期（周一-周日） ，所属警区的特征使用pandas库的get_dummies()功能因子化，得到哑变量（dummy_variable）
hour = pd.get_dummies(hour)
day = pd.get_dummies(train_df['DayOfWeek'])
police_district = pd.get_dummies(train_df['PdDistrict'])

将三个特征功能因子化后如下：

（1）日期：

（2）警区：

（3）时间：

六. 合并训练集数据的特征

train_set = pd.concat([hour, day, police_district], axis = 1)  # 将特征组合成一个DataFrame

合并完如下：

七. 将类别合并到数据集中

train_set['Crime type'] = crime_type_encode  # 向特征组成的DataFrame添加新的一列类别

合并完如下：

八. 数据集的划分

1. 从训练数据集中分割出训练数据和测试数据

from sklearn.model_selection import train_test_split
 
X = train_set.loc[:, train_set.columns != 'Crime type']
y = train_set['Crime type']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=1)

数据集的划分如下：

2. 创建训练模型，将X_train，y_train放入模型

from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
 
model = BernoulliNB()
model.fit(X_train, y_train)

3. 将X_test放入刚刚生成的模型进行预测

y_pred = model.predict(X_test)

4. 将预测值与实际值进行比对，输出精确度的值

print("model accuracy:", metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

model accuracy: 0.22405051181479002

        最终预测值为22%左右。结果表明：在旧金山，任何一天，任何一小时，任何一片警区，我们知道它会发生39种犯罪类型的哪一种的准确率在22%左右。