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...
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...
deftf_idf(contents):# 提取文本特征tf-idfvectorizer=CountVectorizer(min_df=1e-5)transformer=TfidfTransformer()tfidf=transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(contents))returntfidf# 导入数据X_fenci=open("X_fenci.txt",'rb').read().decode("gbk","ignore").split('\n')y=open("y.txt...
TF-IDF是一种常用的文本特征表示方法,它考虑了每个词在文本中的频率以及在整个文本集合中的逆文档频率。 划分数据集:代码使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。这样可以在训练集上训练模型,在测试集上评估模型的性能。 构建支持向量机分类器模型:代码使用SVC类构建支持向量机分类器模型。支持向量机...
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...
将文本转为TF-IDF向量 代码语言:javascript 复制 from sklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer # 我们选取三类作为实验 categories=['alt.atheism','talk.religion.misc','comp.graphics','sci.space']# 加载数据集 newsgroups_train=fetch_20newsgroups(subset='train',categories=categories)# 提取tf...
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 ...
机器学习 决策树 文本特征的处理。Python机器学习中,决策树是一种常用的分类和回归模型。决策树可以处理数值型特征和类别型特征。对于文本特征,决策树通常使用词袋模型 (BOW) 或 TF-IDF 模型进行处理。在处理文本特征时,决策树(和 - CJavaPY编程之路于20240424发布在抖