train_X,valid_X,train_y,valid_y = train_test_split(reviews['content'],reviews['content_type'],test_size=0.2,random_state=2) print(train_X.shape,train_y.shape,valid_X.shape,valid_y.shape) # 创建 TFIDF 向量化模型 model_tfidf = TFIDF(min_df=2, max_features=2000, ngram_range=(1,2), use_idf=1, smooth_idf=1) # 使用训练集来训练 TFIDF 模型,得到文档的 TFIDF 矩阵 model_tfidf.fit(train_X) # 把文档转换成 X矩阵(该文档中该特征词出现的频次),行是文档个数,列是特征词的个数 train_vec = model_tfidf.transform(train_X) # 打印训练集的 TFIDF 矩阵 print(train_vec.toarray()) # 创建线性支持向量机分类器,并使用调整后的概率估计器进行训练 解释上面的代码,解释怎样判断拟合效果
时间: 2023-12-24 07:06:49 浏览: 35
这段代码是用于文本分类的,具体解释如下:
1. 利 train_test_split 函数将数据集分成训练集和验证集,其中训练集包括 reviews 中的 content 列,验证集包括 reviews 中的 content_type 列。
2. 输出训练集和验证集的 shape,即各自所包含的样本数目。
3. 创建 TFIDF 向量化模型 model_tfidf,并设置一些参数,如最小出现次数 min_df、特征词个数 max_features、ngram 的范围 ngram_range、是否使用 IDF 权重 use_idf 和平滑项 smooth_idf。
4. 使用训练集来训练 TFIDF 模型,得到文档的 TFIDF 矩阵。
5. 将训练集的文档转换为 X 矩阵,即该文档中该特征词出现的频次,行是文档个数,列是特征词的个数。
6. 打印训练集的 TFIDF 矩阵,即每个文档中每个特征词的 TFIDF 值。
7. 创建线性支持向量机分类器,并使用调整后的概率估计器进行训练,即利用训练集的 TFIDF 矩阵和训练集的标签(即 content_type)来训练分类器。
8. 利用验证集的文档和训练好的分类器,预测验证集的标签,并将预测结果与真实标签进行比较,从而判断拟合效果的好坏。
具体地,在预测验证集标签时,可以使用 predict 函数得到模型的预测结果,也可以使用 predict_proba 函数得到每个样本属于各个类别的概率值,然后选取概率最大的类别作为预测结果。在比较预测结果和真实标签时,可以使用 accuracy_score 函数计算分类器的准确率,也可以使用 confusion_matrix 函数计算混淆矩阵,从而得到更详细的分类结果。