我们将使用朴素贝叶斯分类器对文档进行分类,具体分为准备阶段和分类阶段。 (1) 准备阶段:文档分词与计算词频 首先,使用TfidfVectorizer对文档进行分词,并计算每个词的 TF-IDF 值。 # 导入文本数据corpus=['This is the first document.','This document is the second document.','And this is the third one....
这里引入多个分类器,来进行比较,来突出贝叶斯分类器强大的速度。importnumpyasnp from timeimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmpl from sklearn.datasetsimportfetch_20newsgroups#引入新闻数据包 from sklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer#做tfidf编码 from sklearn.feature_selectionimp...
文本分析大概是朴素贝叶斯法最为常见的应用了,文本分析所用到的常见技术有TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)、Chi-squares test、分词算法。 下面来简单介绍一下这些算法: CHI-squares test(卡方检测): 在文本分类的特征选择阶段,一般使用“词t与类别c不相关”来做原假设,计算出的开方值越大,说明...
TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。TF意思是词频(Term Frequency),IDF意思是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。 TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很...
在之后的例子中,我们都会使用TF-IDF的编码方式。 2 探索文本数据 fromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroups#初次使用这个数据集的时候,会在实例化的时候开始下载data =fetch_20newsgroups()#通常我们使用data来查看data里面到底包含了什么内容,但由于fetch_20newsgourps这个类加载出的数据巨大,数据结构中混杂很多文...
TF-IDF是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术,是衡量词在某文本中重要性的一种度量。它比其他诸如简单地统计词频的方法好的一点是,它对那些在各处十分常见而又不具有太多实际意义的词处理地比较好,比如”a”, “the”等等,使得它们不能占据很多的权重。所以TF-IDF被广泛地应用在文本分类等多个领域,取得了...
TF-IDF, 朴素贝叶斯, 条件概率, 对数似然, 下溢检测 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...
上面都是训练阶段，下面的就是测试阶段。对测试集每条文本对应的TF-IDF，计算：这里vNB就是预测的结果...
# 4 特征工程 -- 文本特征抽取import pandasaspd import numpyasnp from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import jieba#(jieba 分词,安装:pip install jieba)#数据#x_train,x_test#分词 --英文文档不需要分词操作# cut_data=[]# for s in data:# cut_s=jieba.cut(s)# l_cut_s...
朴素贝叶斯理论源于随机变量的独立性:就文本分类而言,从朴素贝叶斯的角度来看,句子中的两两词之间的关系是相互独立的,即一个对象的特征向量中每个维度都是相互独立的。这是朴素贝叶斯理论的思想基础。其流程如下 - 第一阶段,训练数据生成训练样本集:TF-IDF。 - 第二阶段,对每个类别计算P(yi)。 - 第三阶段,对每...