R（朴素貝葉斯分類器）中此語句的含義

Question

我正在研究我們的教授提供給我們的代碼，以創建Naive Bayes分類器。 請注意，我們沒有使用一些內置包。 而不是為了學習而自己編寫。

教授使用的其中一種說法使我感到困惑：

t = (Xtrain[,11] == c);

Xtrain是我們用來構造分類器的數據集。 我想我知道Xtrain[,11] == c做什么，但是我沒有得到的是對t的賦值。 有人可以讓我知道它的作用以及原因嗎？

編輯：

以下是他用來訓練分類器的代碼：

X = read.csv("naive_bayes_binary.csv");
tnum = nrow(X)/2;  
Xtrain = X[1:tnum,];  # the data we construct the classifier from
p = matrix(0,3,10);  #  p[c,j] = P(x_j = 1 | Y = c)
prior = rep(0,3);  # will be prior probs
n = rep(0,3);  # will be class counts
for (c in 1:3) {
    t = (Xtrain[,11] == c);    ### What is this?
    n[c] = sum(t);
    for (j in 1:10) {
        p[c,j] = sum(Xtrain[t,j] == 1)/n[c]  
    # empirical prob that jth feat = 1 for cth class
    }
}
prior = n/tnum;  # the prior probabilities of the classes

Answer 1

正如我在評論中提到的， t是邏輯向量，表示X[,11]等於c的值。 如果對向量t求和，將得到出現的次數（因為True為1 ， False為0 ）。

這是一個小的工作示例：

## 10 classes
n <- rep(0,10)

# class number of interest
c <- 7

# data vector (in OP's example a column)
X11 <- sample(1:10,100,replace = T)

X11
      [1]  2  7  5 10  4  5  1  7  4  4  1  8  1  5  7  1 10  2  6  9 10  4  3  2  2  8  7 10  3  2  5  3 10  4  8  2  2  8  6  2  5  2
     [43]  1  4  9  3  3  4  9  7  5 10 10  9  6 10  9  8  7  9  8  2  1  1  4  5  3 10  4  9 10  3 10  1  7 10  6  8  3  1  9  5  5  2
     [85]  9  9  1  9  3  3  3 10  5  3  3  2  7  4  3 10


# vector of logicals
t <- X11 == c

t
  [1] FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [22] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [43] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [64] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [85] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE

# assign number of occurrences
n[c] <- sum(t)

n的輸出顯示8次出現：

n
 [1] 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0

Answer 2

語句Xtrain[,11] == c返回布爾值TRUE或FALSE。 如果Xtrain[,11]等於值c ，則向量中的值將為TRUE Xtrain[,11]否則為0。 然后將此向量分配給t 。

所以t可能看起來像這樣：

FALSE
FALSE
TRUE
TRUE
FALSE
TRUE

或者其他的東西。 同樣，當Xtrain[,11]的對應行等於c ，會出現TRUE值，該值在循環中設置為1、2或3。

顯然，稍后在語句n[c] = sum(t);使用此變量t n[c] = sum(t); 。 當布爾值參與算術運算時，它們將隱式轉換為1（對於TRUE）和0（對於FALSE）。 因此基本上n[c]將在輸入Xtrain[,11]包含1、2或3的計數。

這是一個完整的例子。 假設Xtrain（ Xtrain[,11] ）的第Xtrain[,11]列如下所示：

2
3
1
1
2
1

對於c = 1， t看起來像：

FALSE
FALSE
TRUE
TRUE
FALSE
TRUE

所以n [c] = 3

對於c = 2， t看起來像：

TRUE
FALSE
FALSE
FALSE
TRUE
FALSE

所以n [2] = 2

對於c = 3， t看起來像：

FALSE
TRUE
FALSE
FALSE
FALSE
FALSE

因此n [3] = 1。