model_SVC = LinearSVC() clf = CalibratedClassifierCV(model_SVC) clf.fit(train_vec,train_y) # 把文档转换成矩阵 valid_vec = model_tfidf.transform(valid_X) pre_valid = clf.predict_proba(valid_vec) print(pre_valid[:5]) pre_valid = clf.predict(valid_vec) print('正例:',sum(pre_valid == 1)) print('负例:',sum(pre_valid == 0)) from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import accuracy_score cm = confusion_matrix(valid_y, pre_valid) print("混淆矩阵：") print(cm) score = accuracy_score(pre_valid,valid_y) print("准确率:",score)这是上面代码的后续，详细解释一下正例负例怎么来的，1跟0分别代表着什么

在这段代码中，我们使用了支持向量机（SVM）模型进行文本分类。首先，我们定义了一个线性SVM模型，并对其进行了校准（使用CalibratedClassifierCV），以得到更准确的概率预测结果。

接下来，我们使用训练好的TF-IDF向量化器将验证集的文档转换成矩阵（valid_vec），并使用训练好的SVM模型对其进行预测（pre_valid）。预测结果是一个概率值，表示文档属于正类或负类的概率。pre_valid[:5] 表示输出前五个文档属于正类和负类的概率值。

pre_valid = clf.predict(valid_vec) 表示将概率值转换为预测的标签值。在这里，我们假设当概率值大于0.5时，为正类（1），否则为负类（0）。

sum(pre_valid == 1) 和 sum(pre_valid == 0) 分别表示预测结果中正类和负类的文档数量。

混淆矩阵（confusion matrix）是评估分类模型性能的一种常用方法。它是一个二维表格，横轴表示预测结果，纵轴表示真实标签。在这个例子中，我们使用sklearn.metrics中的confusion_matrix函数计算混淆矩阵。

准确率（accuracy）是分类模型性能的另一个指标，它表示模型正确分类的文档占总文档数的比例。在这里，我们使用sklearn.metrics中的accuracy_score函数计算准确率。

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import pandas as pd data = pd.read_csv(C:\Users\Administrator\Desktop\pythonsjwj\weibo_senti_100k.csv') data = data.dropna(); data.shape data.head() import jieba data['data_cut'] = data['review'].apply(lambda x: list(jieba.cut(x))) data.head() with open('stopword.txt','r',encoding = 'utf-8') as f: stop = f.readlines() import re stop = [re.sub(' |\n|\ufeff','',r) for r in stop] data['data_after'] = [[i for i in s if i not in stop] for s in data['data_cut']] data.head() w = [] for i in data['data_after']: w.extend(i) num_data = pd.DataFrame(pd.Series(w).value_counts()) num_data['id'] = list(range(1,len(num_data)+1)) a = lambda x:list(num_data['id'][x]) data['vec'] = data['data_after'].apply(a) data.head() from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt num_words = [''.join(i) for i in data['data_after']] num_words = ''.join(num_words) num_words= re.sub(' ','',num_words) num = pd.Series(jieba.lcut(num_words)).value_counts() wc_pic = WordCloud(background_color='white',font_path=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf').fit_words(num) plt.figure(figsize=(10,10)) plt.imshow(wc_pic) plt.axis('off') plt.show() from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.preprocessing import sequence maxlen = 128 vec_data = list(sequence.pad_sequences(data['vec'],maxlen=maxlen)) x,xt,y,yt = train_test_split(vec_data,data['label'],test_size = 0.2,random_state = 123) import numpy as np x = np.array(list(x)) y = np.array(list(y)) xt = np.array(list(xt)) yt = np.array(list(yt)) x=x[:2000,:] y=y[:2000] xt=xt[:500,:] yt=yt[:500] from sklearn.svm import SVC clf = SVC(C=1, kernel = 'linear') clf.fit(x,y) from sklearn.metrics import classification_report test_pre = clf.predict(xt) report = classification_report(yt,test_pre) print(report) from keras.optimizers import SGD, RMSprop, Adagrad from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.layers.embeddings import Embedding from keras.layers.recurrent import LSTM, GRU model = Sequential() model.add(Embedding(len(num_data['id'])+1,256)) model.add(Dense(32, activation='sigmoid', input_dim=100)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) model.summary() import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg from keras.utils import plot_model plot_model(model,to_file='Lstm2.png',show_shapes=True) ls = mpimg.imread('Lstm2.png') plt.imshow(ls) plt.axis('off') plt.show() model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='Adam',metrics=["accuracy"]) model.fit(x,y,validation_data=(x,y),epochs=15)

这段代码的作用是：

1. 读取一个csv文件（weibo_senti_100k.csv），并将其中的空值删除。
2. 对csv文件中的review列进行分词处理，并过滤掉停用词。
3. 用词频统计生成词云图。
4. 将数据集划分为训练集和测试集，分别使用SVM和LSTM模型进行分类预测，并输出分类报告。

具体流程如下：

1. 首先，使用pandas读取csv文件，并将其中的空值删除。
2. 然后，使用jieba对csv文件中的review列进行分词处理，并过滤掉停用词，得到分词后的结果。
3. 用词频统计生成词云图，可以通过WordCloud库实现。
4. 将分词后的结果转换成向量，并将数据集划分为训练集和测试集。使用SVM和LSTM模型进行分类预测，并输出分类报告。

其中，使用SVM模型的代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report

# 将数据集划分为训练集和测试集
x, xt, y, yt = train_test_split(vec_data, data['label'], test_size=0.2, random_state=123)

# 训练SVM模型
clf = SVC(C=1, kernel='linear')
clf.fit(x, y)

# 使用测试集进行预测
test_pre = clf.predict(xt)

# 输出分类报告
report = classification_report(yt, test_pre)
print(report)

使用LSTM模型的代码如下：

from keras.optimizers import Adam
from keras.utils import np_utils
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation
from keras.layers.embeddings import Embedding
from keras.layers.recurrent import LSTM

# 将数据集划分为训练集和测试集
x, xt, y, yt = train_test_split(vec_data, data['label'], test_size=0.2, random_state=123)

# 将标签进行one-hot编码
y = np_utils.to_categorical(y, 2)
yt = np_utils.to_categorical(yt, 2)

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(len(num_data['id'])+1, 256))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))

# 编译LSTM模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='Adam', metrics=["accuracy"])

# 训练LSTM模型
model.fit(x, y, validation_data=(xt, yt), epochs=15)

最后，需要注意的是，代码中有一些缺失的部分，比如数据集的读取和停用词的来源等，需要根据实际情况进行补充。

基于word2vec的文本分类 代码

基于word2vec的文本分类代码如下所示：

import numpy as np
from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 1. 加载训练好的word2vec模型
model = Word2Vec.load("word2vec_model.model")

# 2. 准备训练数据和标签
sentences = [["I", "love", "this", "movie"],
             ["This", "is", "an", "awesome", "film"],
             ["Great", "acting", "in", "this", "movie"],
             ["The", "plot", "is", "exciting"],
             ["Bad", "acting", "ruined", "the", "film"]]
labels = [1, 1, 1, 1, 0]

# 3. 将每个句子的词向量进行平均，得到句子的向量表示
sentence_vectors = []
for sentence in sentences:
    vectors = []
    for word in sentence:
        if word in model.wv:
            vectors.append(model.wv[word])
    if vectors:
        sentence_vector = np.mean(vectors, axis=0)
        sentence_vectors.append(sentence_vector)

# 4. 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(sentence_vectors, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 5. 训练SVM分类器
clf = SVC()
clf.fit(X_train, y_train)

# 6. 预测并计算准确率
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)