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Author: ph1ps

Naive Bayes Classifier/NaiveBayes.playground/Contents.swift

@@ -0,0 +1,60 @@
+import Foundation
+
+/*:
+ ## Naive Bayes Classifier
+ 
+ This playground uses the given algorithm and utilizes its features with some example datasets
+ 
+ ### Gaussian Naive Bayes
+ - Note:
+ When using Gaussian NB you have to have continuous features (Double). 
+ 
+ For this example we are going to use a famous dataset with different types of wine. The labels of the features can be viewed [here](https://gist.github.com/tijptjik/9408623)
+ */
+guard let wineCSV = Bundle.main.path(forResource: "wine", ofType: "csv") else {
+    print("Resource could not be found!")
+    exit(0)
+}
+
+guard let csv = try? String(contentsOfFile: wineCSV) else {
+    print("File could not be read!")
+    exit(0)
+}
+
+/*:
+ Reading the .csv file line per line
+ */
+let rows = csv.characters.split(separator: "\r\n").map { String($0) }
+/*:
+ Splitting on the ; sign and converting the value to a Double
+ 
+ - Important:
+ Do not force unwrap the mapped values in your real application. Carefully convert them! This is just for the sake of showing how the algorithm works.
+ */
+let wineData = rows.map { row -> [Double] in
+    let split = row.characters.split(separator: ";")
+    return split.map { Double(String($0))! }
+}
+
+/*:
+ The algorithm wants the classes and the data seperated since this gives a huge performance boost. Also I haven't implemented this in the NB class itself since it is not in the scope of it.
+ */
+let rowOfClasses = 0
+let classes = wineData.map { Int($0[rowOfClasses]) }
+let data = wineData.map { row in
+    return row.enumerated().filter { $0.offset != rowOfClasses }.map { $0.element }
+}
+
+/*:
+ Again use `guard` on the result of a `try?` or simply `do-try-catch` because this would crash your application if an error occured.
+ 
+ The array in the `classifyProba` method I passed is a former entry in the .csv file which I removed in order to classify it.
+ */
+let wineBayes = try! NaiveBayes(type: .gaussian, data: data, classes: classes).train()
+let result = wineBayes.classifyProba(with: [12.85, 1.6, 2.52, 17.8, 95, 2.48, 2.37, 0.26, 1.46, 3.93, 1.09, 3.63, 1015])
+print(result)
+/*:
+ I can assure you that this is the correct result and as you can see the classifier thinks that its ***99.99%*** correct too.
+ 
+ ### Multinomial Naive Bayes
+ */

Naive Bayes Classifier/NaiveBayes.playground/Resources/wine.csv

@@ -0,0 +1,177 @@
+1;14.23;1.71;2.43;15.6;127;2.8;3.06;.28;2.29;5.64;1.04;3.92;1065
+1;13.2;1.78;2.14;11.2;100;2.65;2.76;.26;1.28;4.38;1.05;3.4;1050
+1;13.16;2.36;2.67;18.6;101;2.8;3.24;.3;2.81;5.68;1.03;3.17;1185
+1;14.37;1.95;2.5;16.8;113;3.85;3.49;.24;2.18;7.8;.86;3.45;1480
+1;13.24;2.59;2.87;21;118;2.8;2.69;.39;1.82;4.32;1.04;2.93;735
+1;14.2;1.76;2.45;15.2;112;3.27;3.39;.34;1.97;6.75;1.05;2.85;1450
+1;14.39;1.87;2.45;14.6;96;2.5;2.52;.3;1.98;5.25;1.02;3.58;1290
+1;14.06;2.15;2.61;17.6;121;2.6;2.51;.31;1.25;5.05;1.06;3.58;1295
+1;14.83;1.64;2.17;14;97;2.8;2.98;.29;1.98;5.2;1.08;2.85;1045
+1;13.86;1.35;2.27;16;98;2.98;3.15;.22;1.85;7.22;1.01;3.55;1045
+1;14.1;2.16;2.3;18;105;2.95;3.32;.22;2.38;5.75;1.25;3.17;1510
+1;14.12;1.48;2.32;16.8;95;2.2;2.43;.26;1.57;5;1.17;2.82;1280
+1;13.75;1.73;2.41;16;89;2.6;2.76;.29;1.81;5.6;1.15;2.9;1320
+1;14.75;1.73;2.39;11.4;91;3.1;3.69;.43;2.81;5.4;1.25;2.73;1150
+1;14.38;1.87;2.38;12;102;3.3;3.64;.29;2.96;7.5;1.2;3;1547
+1;13.63;1.81;2.7;17.2;112;2.85;2.91;.3;1.46;7.3;1.28;2.88;1310
+1;14.3;1.92;2.72;20;120;2.8;3.14;.33;1.97;6.2;1.07;2.65;1280
+1;13.83;1.57;2.62;20;115;2.95;3.4;.4;1.72;6.6;1.13;2.57;1130
+1;14.19;1.59;2.48;16.5;108;3.3;3.93;.32;1.86;8.7;1.23;2.82;1680
+1;13.64;3.1;2.56;15.2;116;2.7;3.03;.17;1.66;5.1;.96;3.36;845
+1;14.06;1.63;2.28;16;126;3;3.17;.24;2.1;5.65;1.09;3.71;780
+1;12.93;3.8;2.65;18.6;102;2.41;2.41;.25;1.98;4.5;1.03;3.52;770
+1;13.71;1.86;2.36;16.6;101;2.61;2.88;.27;1.69;3.8;1.11;4;1035
+1;13.5;1.81;2.61;20;96;2.53;2.61;.28;1.66;3.52;1.12;3.82;845
+1;13.05;2.05;3.22;25;124;2.63;2.68;.47;1.92;3.58;1.13;3.2;830
+1;13.39;1.77;2.62;16.1;93;2.85;2.94;.34;1.45;4.8;.92;3.22;1195
+1;13.3;1.72;2.14;17;94;2.4;2.19;.27;1.35;3.95;1.02;2.77;1285
+1;13.87;1.9;2.8;19.4;107;2.95;2.97;.37;1.76;4.5;1.25;3.4;915
+1;14.02;1.68;2.21;16;96;2.65;2.33;.26;1.98;4.7;1.04;3.59;1035
+1;13.73;1.5;2.7;22.5;101;3;3.25;.29;2.38;5.7;1.19;2.71;1285
+1;13.58;1.66;2.36;19.1;106;2.86;3.19;.22;1.95;6.9;1.09;2.88;1515
+1;13.68;1.83;2.36;17.2;104;2.42;2.69;.42;1.97;3.84;1.23;2.87;990
+1;13.76;1.53;2.7;19.5;132;2.95;2.74;.5;1.35;5.4;1.25;3;1235
+1;13.51;1.8;2.65;19;110;2.35;2.53;.29;1.54;4.2;1.1;2.87;1095
+1;13.48;1.81;2.41;20.5;100;2.7;2.98;.26;1.86;5.1;1.04;3.47;920
+1;13.28;1.64;2.84;15.5;110;2.6;2.68;.34;1.36;4.6;1.09;2.78;880
+1;13.05;1.65;2.55;18;98;2.45;2.43;.29;1.44;4.25;1.12;2.51;1105
+1;13.07;1.5;2.1;15.5;98;2.4;2.64;.28;1.37;3.7;1.18;2.69;1020
+1;14.22;3.99;2.51;13.2;128;3;3.04;.2;2.08;5.1;.89;3.53;760
+1;13.56;1.71;2.31;16.2;117;3.15;3.29;.34;2.34;6.13;.95;3.38;795
+1;13.41;3.84;2.12;18.8;90;2.45;2.68;.27;1.48;4.28;.91;3;1035
+1;13.88;1.89;2.59;15;101;3.25;3.56;.17;1.7;5.43;.88;3.56;1095
+1;13.24;3.98;2.29;17.5;103;2.64;2.63;.32;1.66;4.36;.82;3;680
+1;13.05;1.77;2.1;17;107;3;3;.28;2.03;5.04;.88;3.35;885
+1;14.21;4.04;2.44;18.9;111;2.85;2.65;.3;1.25;5.24;.87;3.33;1080
+1;14.38;3.59;2.28;16;102;3.25;3.17;.27;2.19;4.9;1.04;3.44;1065
+1;13.9;1.68;2.12;16;101;3.1;3.39;.21;2.14;6.1;.91;3.33;985
+1;14.1;2.02;2.4;18.8;103;2.75;2.92;.32;2.38;6.2;1.07;2.75;1060
+1;13.94;1.73;2.27;17.4;108;2.88;3.54;.32;2.08;8.90;1.12;3.1;1260
+1;13.05;1.73;2.04;12.4;92;2.72;3.27;.17;2.91;7.2;1.12;2.91;1150
+1;13.83;1.65;2.6;17.2;94;2.45;2.99;.22;2.29;5.6;1.24;3.37;1265
+1;13.82;1.75;2.42;14;111;3.88;3.74;.32;1.87;7.05;1.01;3.26;1190
+1;13.77;1.9;2.68;17.1;115;3;2.79;.39;1.68;6.3;1.13;2.93;1375
+1;13.74;1.67;2.25;16.4;118;2.6;2.9;.21;1.62;5.85;.92;3.2;1060
+1;13.56;1.73;2.46;20.5;116;2.96;2.78;.2;2.45;6.25;.98;3.03;1120
+1;14.22;1.7;2.3;16.3;118;3.2;3;.26;2.03;6.38;.94;3.31;970
+1;13.29;1.97;2.68;16.8;102;3;3.23;.31;1.66;6;1.07;2.84;1270
+1;13.72;1.43;2.5;16.7;108;3.4;3.67;.19;2.04;6.8;.89;2.87;1285
+2;12.37;.94;1.36;10.6;88;1.98;.57;.28;.42;1.95;1.05;1.82;520
+2;12.33;1.1;2.28;16;101;2.05;1.09;.63;.41;3.27;1.25;1.67;680
+2;12.64;1.36;2.02;16.8;100;2.02;1.41;.53;.62;5.75;.98;1.59;450
+2;13.67;1.25;1.92;18;94;2.1;1.79;.32;.73;3.8;1.23;2.46;630
+2;12.37;1.13;2.16;19;87;3.5;3.1;.19;1.87;4.45;1.22;2.87;420
+2;12.17;1.45;2.53;19;104;1.89;1.75;.45;1.03;2.95;1.45;2.23;355
+2;12.37;1.21;2.56;18.1;98;2.42;2.65;.37;2.08;4.6;1.19;2.3;678
+2;13.11;1.01;1.7;15;78;2.98;3.18;.26;2.28;5.3;1.12;3.18;502
+2;12.37;1.17;1.92;19.6;78;2.11;2;.27;1.04;4.68;1.12;3.48;510
+2;13.34;.94;2.36;17;110;2.53;1.3;.55;.42;3.17;1.02;1.93;750
+2;12.21;1.19;1.75;16.8;151;1.85;1.28;.14;2.5;2.85;1.28;3.07;718
+2;12.29;1.61;2.21;20.4;103;1.1;1.02;.37;1.46;3.05;906;1.82;870
+2;13.86;1.51;2.67;25;86;2.95;2.86;.21;1.87;3.38;1.36;3.16;410
+2;13.49;1.66;2.24;24;87;1.88;1.84;.27;1.03;3.74;.98;2.78;472
+2;12.99;1.67;2.6;30;139;3.3;2.89;.21;1.96;3.35;1.31;3.5;985
+2;11.96;1.09;2.3;21;101;3.38;2.14;.13;1.65;3.21;.99;3.13;886
+2;11.66;1.88;1.92;16;97;1.61;1.57;.34;1.15;3.8;1.23;2.14;428
+2;13.03;.9;1.71;16;86;1.95;2.03;.24;1.46;4.6;1.19;2.48;392
+2;11.84;2.89;2.23;18;112;1.72;1.32;.43;.95;2.65;.96;2.52;500
+2;12.33;.99;1.95;14.8;136;1.9;1.85;.35;2.76;3.4;1.06;2.31;750
+2;12.7;3.87;2.4;23;101;2.83;2.55;.43;1.95;2.57;1.19;3.13;463
+2;12;.92;2;19;86;2.42;2.26;.3;1.43;2.5;1.38;3.12;278
+2;12.72;1.81;2.2;18.8;86;2.2;2.53;.26;1.77;3.9;1.16;3.14;714
+2;12.08;1.13;2.51;24;78;2;1.58;.4;1.4;2.2;1.31;2.72;630
+2;13.05;3.86;2.32;22.5;85;1.65;1.59;.61;1.62;4.8;.84;2.01;515
+2;11.84;.89;2.58;18;94;2.2;2.21;.22;2.35;3.05;.79;3.08;520
+2;12.67;.98;2.24;18;99;2.2;1.94;.3;1.46;2.62;1.23;3.16;450
+2;12.16;1.61;2.31;22.8;90;1.78;1.69;.43;1.56;2.45;1.33;2.26;495
+2;11.65;1.67;2.62;26;88;1.92;1.61;.4;1.34;2.6;1.36;3.21;562
+2;11.64;2.06;2.46;21.6;84;1.95;1.69;.48;1.35;2.8;1;2.75;680
+2;12.08;1.33;2.3;23.6;70;2.2;1.59;.42;1.38;1.74;1.07;3.21;625
+2;12.08;1.83;2.32;18.5;81;1.6;1.5;.52;1.64;2.4;1.08;2.27;480
+2;12;1.51;2.42;22;86;1.45;1.25;.5;1.63;3.6;1.05;2.65;450
+2;12.69;1.53;2.26;20.7;80;1.38;1.46;.58;1.62;3.05;.96;2.06;495
+2;12.29;2.83;2.22;18;88;2.45;2.25;.25;1.99;2.15;1.15;3.3;290
+2;11.62;1.99;2.28;18;98;3.02;2.26;.17;1.35;3.25;1.16;2.96;345
+2;12.47;1.52;2.2;19;162;2.5;2.27;.32;3.28;2.6;1.16;2.63;937
+2;11.81;2.12;2.74;21.5;134;1.6;.99;.14;1.56;2.5;.95;2.26;625
+2;12.29;1.41;1.98;16;85;2.55;2.5;.29;1.77;2.9;1.23;2.74;428
+2;12.37;1.07;2.1;18.5;88;3.52;3.75;.24;1.95;4.5;1.04;2.77;660
+2;12.29;3.17;2.21;18;88;2.85;2.99;.45;2.81;2.3;1.42;2.83;406
+2;12.08;2.08;1.7;17.5;97;2.23;2.17;.26;1.4;3.3;1.27;2.96;710
+2;12.6;1.34;1.9;18.5;88;1.45;1.36;.29;1.35;2.45;1.04;2.77;562
+2;12.34;2.45;2.46;21;98;2.56;2.11;.34;1.31;2.8;.8;3.38;438
+2;11.82;1.72;1.88;19.5;86;2.5;1.64;.37;1.42;2.06;.94;2.44;415
+2;12.51;1.73;1.98;20.5;85;2.2;1.92;.32;1.48;2.94;1.04;3.57;672
+2;12.42;2.55;2.27;22;90;1.68;1.84;.66;1.42;2.7;.86;3.3;315
+2;12.25;1.73;2.12;19;80;1.65;2.03;.37;1.63;3.4;1;3.17;510
+2;12.72;1.75;2.28;22.5;84;1.38;1.76;.48;1.63;3.3;.88;2.42;488
+2;12.22;1.29;1.94;19;92;2.36;2.04;.39;2.08;2.7;.86;3.02;312
+2;11.61;1.35;2.7;20;94;2.74;2.92;.29;2.49;2.65;.96;3.26;680
+2;11.46;3.74;1.82;19.5;107;3.18;2.58;.24;3.58;2.9;.75;2.81;562
+2;12.52;2.43;2.17;21;88;2.55;2.27;.26;1.22;2;.9;2.78;325
+2;11.76;2.68;2.92;20;103;1.75;2.03;.6;1.05;3.8;1.23;2.5;607
+2;11.41;.74;2.5;21;88;2.48;2.01;.42;1.44;3.08;1.1;2.31;434
+2;12.08;1.39;2.5;22.5;84;2.56;2.29;.43;1.04;2.9;.93;3.19;385
+2;11.03;1.51;2.2;21.5;85;2.46;2.17;.52;2.01;1.9;1.71;2.87;407
+2;11.82;1.47;1.99;20.8;86;1.98;1.6;.3;1.53;1.95;.95;3.33;495
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