这篇文章将详细讲解自然语言处理过程,基于机器学习和TFIDF的情感分类算法,并进行了各种分类算法(SVM、RF、LR、Boosting)对比。这篇文章主要结合作者的书籍《Python网络数据爬取及分析从入门到精通(分析篇)》进行讲解,再次带领大家好好看看Python中文文本分析的基本步骤。个人感觉还不错,基础性文章,希望对您有所帮助~ ...
LR= LogisticRegression(solver='liblinear') LR.fit(X_train, y_train) print('模型的准确度:{}'.format(LR.score(X_test, y_test))) pre=LR.predict(X_test) print("逻辑回归分类") print(len(pre), len(y_test)) print(classification_report(y_test, pre)) #---第五步 评价结果---def cla...
一、LR和SVM原理 1.逻辑回归(Logistic Regression) 逻辑回归是一个非线性模型(sigmoid函数,又称逻辑回归函数),但是它本质上又是一个线性回归模型,因为除去sigmoid映射函数关系,其他的步骤,算法都是线性回归的。可以说,逻辑回归,都是以线性回归为理论支持的。 只不过,线性模型,无法做到sigmoid的非线性形式,sigmoid可以...
1、文章关键词提取(可以提取tfidf值前几个作为关键词); 2、文章分类,这个矩阵直接输入到项lsvm,lr等模型(当然要打好label); 3、用LDA或SVD进行降维(为什么要降维,因为语料库的总词数是非常多的,所以每篇文章的向量是非常稀疏的),再当做文章的embeding; 4、把tfidf或idf值当做每个词的权重。 tfidf算法的优...
2、文章分类,这个矩阵直接输入到项lsvm,lr等模型(当然要打好label); 3、用LDA或SVD进行降维(为什么要降维,因为语料库的总词数是非常多的,所以每篇文章的向量是非常稀疏的),再当做文章的embeding; 4、把tfidf或idf值当做每个词的权重。 tfidf算法的优点: ...
第一想法是使用LR进行分类,但是任何算法的输入我们均要求是“数字”,所以我们第一步需要对这个文本进行数字化,那如何数字化呢?我们先想一下人是怎么判断的,如果我们看到有很多武器的名字,可能是一篇军事类的。所以,我们的目的是想通过这篇文章的提取一些关键字,然后对这些关键字进行学习权重分类,那么关键字如何提取?
def train_epoch(net, dataloader, lr=0.01, optimizer=None, loss_fn=torch.nn.CrossEntropyLoss(), epoch_size=None, report_freq=200): optimizer = optimizer or torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=lr) loss_fn = loss_fn.to(device)
path.join(pwd_path + '/model' + "/checkpoints") lr_save_path = os.path.join(lr_save_dir, 'best_validation') # 变量 num_epochs = 100 # 总迭代轮次 num_classes = 10 # 类别数 print_per_batch = 10 # 每多少轮输出一次结果 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 ...
使用线性模型(LR等)完成模型的训练和预测 应用起来就是换成了TfidfVectorizer类进行实例化,注意这里多个ngram_range参数,官方文档的解释是: 就是说ngram_range该参数决定选词的特点(结合刚才的N-gram思想),比如一句话’I like you’: (1)如果ngram_range = (2, 2)表示只选取前后的两个词构造词组合 :词...
本文目的,利用TF-IDF算法抽取一篇文章中的关键词,关于TF-IDF,可以参考TF-IDF与余弦相似性的应用(一):自动提取关键词 - 阮一峰的网络日志。 TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。(百度百科)