帮我写一个thu_news数据集文本分类的代码实现数据预处理,数据提取,模型训练和评估并说明配置环境的版本
时间: 2024-03-21 16:38:19 浏览: 16
好的,以下是thu_news数据集文本分类的完整代码实现,包括数据预处理、数据提取、模型训练和评估。
```python
import jieba
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
# 加载数据集
data = pd.read_csv("thu_news.csv")
# 分词
data['content'] = data['content'].apply(lambda x: " ".join(jieba.cut(x)))
# 去除停用词
with open("stopwords.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
stopwords = f.read().splitlines()
data['content'] = data['content'].apply(lambda x: " ".join([word for word in x.split() if word not in stopwords]))
# 将文本转换为数字
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data['content'])
# 标签编码
le = LabelEncoder()
y = le.fit_transform(data['category'])
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算指标
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred, average='macro')
recall = recall_score(y_test, y_pred, average='macro')
f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='macro')
print("Accuracy: {:.4f}, Precision: {:.4f}, Recall: {:.4f}, F1: {:.4f}".format(acc, precision, recall, f1))
```
需要注意的是,在运行以上代码之前,需要确保已经安装了以下Python库:
- jieba:用于中文分词。
- pandas:用于读取和处理数据集。
- scikit-learn:用于数据预处理、模型训练和评估。
可以使用如下命令来安装这些库:
```
pip install jieba pandas scikit-learn
```
此外,需要注意的是,以上代码使用的是Python 3.x版本。如果您使用的是Python 2.x版本,可能需要对部分代码进行修改。