朴素贝叶斯是一种简单而高效的文本分类算法,常用于垃圾邮件分类、情感分析等任务。本文通过代码示例展示如何将这一算法应用于中文文档分类,并解释代码的每个细节。 1. 中文文本分类概述 文本分类 是将一篇文档分配到预先定义的类别中的过程。在中文文本分类中,文本往往需要先进行分词处理,因为中文不像英文有明确的词间...
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。...
总的来说,支持TF-IDF的朴素贝叶斯分类器凭借其简洁高效的特性,在文本分类任务中展现了巨大潜力,值得我们在未来的研究和实践中继续探索和完善。 五、朴素贝叶斯分类器的实际部署与案例研究 5.1 分类器的持久化存储方法 在实际应用中,一旦训练好了朴素贝叶斯分类器,如何有效地保存并恢复模型的状态便成为了开发者们必须面...
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 ...
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。
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...
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...
如果我们直接将统计词频后的19维特征做为文本分类的输入,会发现有一些问题。比如第一个文本,我们发现"come","China"和“Travel”各出现1次,而“to“出现了两次。似乎看起来这个文本与”to“这个特征更关系紧密。但是实际上”to“是一个非常普遍的词,几乎所有的文本都会用到,因此虽然它的词频为2,但是重要性却比...
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: ...
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。