NLP(三十九):用tf-idf+xgboost进行文本分类 一、xgboost类库实用小结 在XGBoost算法原理小结中,我们讨论了XGBoost的算法原理,这一片我们讨论如何使用XGBoost的Python类库,以及一些重要参数的意义和调参思路。 本文主要参考了XGBoost的Python文档 和XGBoost的参数文档。 1. XGBoost类库概述 XGBoost除了支持Python外,也支持R,...
train_txt_path="/content/drive/My Drive/NLP/dataset/Fudan/train.txt"#训练数据txttest_txt_path ="/content/drive/My Drive/NLP/dataset/Fudan/test.txt"#测试数据txttrain_content_path="/content/drive/My Drive/NLP/dataset/Fudan/train_jieba.txt"#存储文本和标签txttrain_content_txt = open(train_co...
4.用sklearn进行TF-IDF预处理 第一种方法是在用CountVectorizer类向量化之后再调用TfidfTransformer类进行预处理。第二种方法是直接用TfidfVectorizer完成向量化与TF-IDF预处理。 4.1 CountVectorizer 结合 TfidfTransformer 依旧用上面的文本,实现如下: from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from s...
本文主要分为两个部分,第一部分是叙述TF-IDF的计算过程,第二部分是对文本数据进行处理,再基于sklearn利用TF-IDF构建文本分类模型。其中文本分类使用的数据集来自搜狗实验室提供的新闻数据。 TF-IDF的计算过程 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency)即词频-逆向文本频率,是一种用于信息检索和文本挖掘的...
这篇文章分为两个部分,第一部分是叙述TF-IDF的计算过程,第二部分是基于sklearn利用TF-IDF建立多种机器学习模型进行文本分类。其中文本分类使用的数据集来自搜狗实验室提供的新闻数据,使用的是其中完整版648MB的数据。 TF-IDF的计算过程 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency)即词频-逆向文本频率,是一...
使用TF-IDF进行文本分类(数据预处理篇) 使用tensorflow1.x版本。 数据集采用gaussic的数据集,https://github.com/gaussic/text-classification-cnn-rnn 链接: https://pan.baidu.com/s/1hugrfRu 密码: qfud 数据集: 数据左边是标签,右边是文本,数据通过\t分隔。
这个代码的目的是进行文本分类。通过使用机器学习算法(支持向量机)和文本特征表示方法(TF-IDF),它可以将输入的文本数据分为预定义的类别或标签。 具体来说,代码的功能如下: 准备文本数据和对应的标签:在代码中,texts列表包含了一些文本样本,labels列表包含了对应的标签。这些文本样本和标签可以是任何你感兴趣的分类任务...
本次分类任务的最大特点是我们处理的是英文的文本,为此我们使用了经典的tf-idf模型进行特征提取,对train_data进行初步简单的划分,并训练后发现预测准确率都不高。随后我们从数据预处理、调参以及数据划分和训练及预测方法上做了优化处理,具体来说,就是数据预处理时充分考虑了英文文本自身的特点,调参时用到了控制变量...
ML之NB:利用朴素贝叶斯NB算法(TfidfVectorizer+不去除停用词)对20类新闻文本数据集进行分类预测、评估 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 classTfidfVectorizerFoundat:sklearn.feature_extraction.text ...
还是想要推出一个新服务，都可以利用文本数据来验证、改进和扩展产品的功能。科学的从文本数据中提取语义...