这里将主要介绍我在比赛中用到的几个模型,从理论到代码实现进行总结,其中涉及CHI选择特征词,TFIDF计算权重,朴素贝叶斯、决策树、SVM、XGBoost等算法, 实现传统的文本分类并取得了不错的效果。 此外,还是用cnn卷积神经网络实现了中文的文本分类,效果要优于上述算法。 完整源码(包括冠军源码) 获取方式: 关注微信公众号...
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 随...
TfidfVectorizer并不适用朴素贝叶斯算法。原因是sklearn只是把朴素贝叶斯用矩阵的形式进行计算,因此,在使用朴素贝叶斯时,可以说并不涉及文本的向量空间模型,在sklearn中需要用CountVectorizer将文本词语计数表示为矩阵的形式。而文本的VSM空间模型(词袋模型)主要是为了那些线性类算法而说的,因此CountVectorizer当然适用线性模型,...
一、利用两种不同NB算法处理标注影评数据集 输出结果 submission_count.csv submission_tfidf.csv 设计思路 核心代码 pip_count=Pipeline([('count_vec',CountVectorizer(analyzer='word')), ('mnb',MultinomialNB())]) pip_tfidf=Pipeline([('tfidf_vec',TfidfVectorizer(analyzer='word')), ('mnb',Multinomi...
在多项式朴素贝叶斯中提到了“词的 TF-IDF 值”,TF-IDF 是一个统计方法,用来评估某个词语对于一个文件集或文档库中的其中一份文件的重要程度。 TF-IDF 实际上是两个词组Term Frequency和Inverse Document Frequency的总称,两者缩写为 TF 和 IDF,分别代表了词频和逆向文档频率。
这里将主要介绍我在比赛中用到的几个模型,从理论到代码实现进行总结,其中涉及CHI选择特征词,TFIDF计算权重,朴素贝叶斯、决策树、SVM、XGBoost等算法, 实现传统的文本分类并取得了不错的效果。 此外,还是用cnn卷积神经网络实现了中文的文本分类,效果要优于上述算法。
TfidfVectorizer并不直接适用于朴素贝叶斯算法，原因在于TfidfVectorizer更多是为线性分类模型设计的。虽然朴素贝叶斯同样可以使用矩阵形式进行计算，但它并不涉及文本的向量空间模型。CountVectorizer则是将文本中的词频计数转化为矩阵，适用于包括朴素贝叶斯在内的线性模型。训练集与测试集的比例对Tfidf值的计算...
【摘要】 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 class TfidfVectorizer Found at: sklearn.featu... 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...
简介:ML之NB:利用NB朴素贝叶斯算法(CountVectorizer/TfidfVectorizer+去除停用词)进行分类预测、评估 输出结果 设计思路 核心代码 class CountVectorizer Found at: sklearn.feature_extraction.text class CountVectorizer(BaseEstimator, VectorizerMixin): """Convert a collection of text documents to a matrix of token...
3.朴素贝叶斯 代码如下: 输出结果: 4.KNN 该算法准确率不高,并且执行时间较长,不建议大家用于文本分析。某些情况的算法对比倒是还行,核心代码如下: 输出结果: 5.决策树 代码如下: 输出结果: 6.SGD 代码如下: