大学生舆情数据挖掘代码
时间: 2024-05-06 19:13:59 浏览: 13
大学生舆情数据挖掘是一项涉及舆情分析和数据挖掘技术的任务,旨在从大量的网络文本数据中挖掘出有价值的信息和洞察。下面是一个简单的大学生舆情数据挖掘代码示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取数据集
data = pd.read_csv('舆情数据.csv')
# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['文本'], data['情感标签'], test_size=0.2, random_state=42)
# 特征提取
vectorizer = CountVectorizer()
X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_vec = vectorizer.transform(X_test)
# 构建分类模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train_vec, y_train)
# 预测并评估模型
y_pred = model.predict(X_test_vec)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率:", accuracy)
```
上述代码使用了Python中的pandas库来读取舆情数据集,使用sklearn库中的CountVectorizer进行文本特征提取,使用LogisticRegression构建分类模型,并使用accuracy_score评估模型的准确率。
请注意,以上代码只是一个简单的示例,实际的大学生舆情数据挖掘任务可能需要更复杂的数据预处理、特征工程和模型调优等步骤。具体的代码实现会根据具体的数据集和任务需求而有所不同。