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) # 使用分类器对测试集...
多项式朴素贝叶斯主要适用于离散多个特征的概率计算,且输入特征非负。多项式朴素贝叶斯多用于文档分类,它可以计算出一篇文档为某些类别的概率,最大概率的类型就是该文档的类别。 下面给出简单例子演示计算过程: import numpy as np from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB #输入为TF-IDF特征矩阵 # 特征1的权值...
现在我们该训练一个机器学习模型试试了。我推荐使用朴素贝叶斯算法：它是一种利用贝叶斯定理的概率分类器，贝叶斯定理根据可能相关条件的先验知识进行概率预测。这种算法最适合这种大型数据集了，因为它会独立考察每个特征，计算每个类别的概率，然后预测概率最高的类别。我们在特征矩阵上训练这个分类器，然后在经过特征提取...
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...
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...
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: ...
Python酒店评论文本数据分析:tf-idf、贝叶斯、逻辑回归,支持向量机SVM、K最邻近算法KNN、随机森林、LDA主题模型 分析师:Yuanyuan Zhang 随着互联网的普及和移动端的应用的飞速发展,消费者在各大电商平台进行活动交易时产生了大量的行为数据,在线评论文本就是其中一种。
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。
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。