使用LightGBM进行电商评论有用性识别的语言代码是什么
时间: 2024-05-10 12:20:46 浏览: 11
以下是使用LightGBM进行电商评论有用性识别的Python语言代码:
```python
import lightgbm as lgb
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取数据
data = pd.read_csv('comments.csv')
# 数据预处理
data['useful'] = np.where(data['rating'] > 3, 1, 0)
data.drop(['id', 'rating'], axis=1, inplace=True)
# 划分训练集和测试集
train_data, test_data, train_label, test_label = train_test_split(data.drop('useful', axis=1), data['useful'], test_size=0.3, random_state=0)
# 定义模型参数
params = {
'boosting_type': 'gbdt',
'objective': 'binary',
'metric': 'binary_logloss',
'num_leaves': 31,
'learning_rate': 0.05,
'feature_fraction': 0.9
}
# 构建LightGBM数据集
train_set = lgb.Dataset(train_data, train_label)
test_set = lgb.Dataset(test_data, test_label)
# 训练模型
model = lgb.train(params, train_set, num_boost_round=100, valid_sets=[test_set])
# 预测
pred_label = model.predict(test_data)
pred_label = np.where(pred_label > 0.5, 1, 0)
# 评估
accuracy = accuracy_score(test_label, pred_label)
print('Accuracy:{}'.format(accuracy))
```
其中,'comments.csv'是包含评论内容和评分的数据文件,'useful'表示评论是否有用,1表示有用,0表示无用。数据预处理中使用评分将评论标记为有用或无用。模型参数中,'boosting_type'表示使用的梯度提升算法类型,'objective'表示目标函数,'metric'表示评估指标,'num_leaves'表示决策树叶子节点数量,'learning_rate'表示学习率,'feature_fraction'表示特征采样比例。在训练模型时,使用了100棵决策树进行训练,同时在训练过程中使用了测试集进行验证。最后,使用准确率评估模型性能。