3. 朴素贝叶斯分类器 我们使用 多项式朴素贝叶斯分类器(MultinomialNB),它特别适合用于文本分类任务。模型会基于文档的特征矩阵(TF-IDF表示)来预测文档的类别。 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # 使用多项式朴素贝叶斯分类器进行训练 clf = MultinomialNB(alpha=0.001).fit(train_features, train_labels) ...
我们在特征矩阵上训练这个分类器，然后在经过特征提取后的测试集上测试它。因此我们需要一个scikit-learn流水线：这个流水线包含一系列变换和最后接一个estimator。将Tf-Idf向量器和朴素贝叶斯分类器放入流水线，就能轻松完成对测试数据的变换和预测。至此我们可以使用以下指标评估词袋模型了:准确率: 模型预测正确的比例。...
1.朴素贝叶斯模型 贝叶斯方法以贝叶斯原理为基础,在先验概率的基础上将数据集归为n个标签中后验概率最大的标签(基于最小错误率贝叶斯决策原则),其特点是结合先验概率和后验概率,避免了只使用先验概率的主观偏见,也避免了单独使用样本信息的过拟合现象。本次实验中贝叶斯算法训练速度最快,准确度较高。 2. 随机森林 ...
多项式朴素贝叶斯模型是一种经典的文本分类算法。朴素贝叶斯模型假设不同词汇之间相互独立,因此可以将文本表示为词汇出现的概率分布。多项式朴素贝叶斯模型则是假设文本中词汇的出现服从多项式分布,即每个词出现的概率由其在文本中出现的次数决定。将训练集中的文本表示为词汇概率分布后,利用贝叶斯公式计算每个类别对应的条件概...
1. 朴素贝叶斯模型 贝叶斯方法以贝叶斯原理为基础,在先验概率的基础上将数据集归为n个标签中后验概率最大的标签(基于最小错误率贝叶斯决策原则),其特点是结合先验概率和后验概率,避免了只使用先验概率的主观偏见,也避免了单独使用样本信息的过拟合现象。本次实验中贝叶斯算法训练速度最快,准确度较高。
训练TF-IDF 向量算法和朴素贝叶斯分类器,预测用户文本所属的问题类别 使用分词库解析用户文本词性,提取关键词 结合关键词与问题类别,在 Neo4j 中查询问题的答案 通过Flask 对外提供RESTful API 前端交互与答案展示 2.项目实操教学 2.1 数据集简介 代码语言:txt ...
我们在特征矩阵上训练这个分类器,然后在经过特征提取后的测试集上测试它。因此我们需要一个scikit-learn流水线:这个流水线包含一系列变换和最后接一个estimator。将Tf-Idf向量器和朴素贝叶斯分类器放入流水线,就能轻松完成对测试数据的变换和预测。 至此我们可以使用以下指标评估词袋模型了: ...
对于问题一,需要根据给定评价预测评分,由于每一条评论都有1~5五种评分方式,因此属于文本多分类问题,文本分类的算法很多,有机器学习方面的也有深度学习方面的,在这里我们尝试了朴素贝叶斯、逻辑回归,支持向量机(SVM)、K最邻近算法(KNN)、随机森林等多分类算法,并进行了相关比较。本次分类任务的最大特点是我们处理的是...
一、朴素贝叶斯与TF-IDF的基本概念 1.1 朴素贝叶斯分类器的原理概述 在信息爆炸的时代,如何从海量数据中提取有价值的信息成为了研究的热点。朴素贝叶斯分类器作为一种基于概率论的分类方法,以其简单高效的特点,在文本分类领域得到了广泛的应用。根据贝叶斯定理,给定一组特征条件下某一类别出现的概率可以通过该类别先验概...
1. 朴素贝叶斯模型 贝叶斯方法以贝叶斯原理为基础,在先验概率的基础上将数据集归为n个标签中后验概率最大的标签(基于最小错误率贝叶斯决策原则),其特点是结合先验概率和后验概率,避免了只使用先验概率的主观偏见,也避免了单独使用样本信息的过拟合现象。本次实验中贝叶斯算法训练速度最快,准确度较高。