实验内容 用MultinomialNB和SVM对20newsgroups进行文本分类。实验步骤如下: 1.获取数据 本数据已通过pickle保存为news.pkl文件,直接通过pickle读取
时间: 2024-05-29 11:11:46 浏览: 9
import pickle
# 读取数据
with open('news.pkl', 'rb') as f:
data = pickle.load(f)
# 数据分为训练集和测试集,比例为8:2
train_data = data['train_data']
train_target = data['train_target']
test_data = data['test_data']
test_target = data['test_target']
print('训练集数据量:', len(train_data))
print('测试集数据量:', len(test_data))
相关问题
用MultinomialNB和SVM对20newsgroups进行文本分类。实验步骤如下: 1.获取数据 本数据已通过pickle保存为news.pkl文件,直接通过pickle读取 2.数据预处理 2.1.分割训练集和测试集 随机采样25%的数据样本作为测试集
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调库用svm对基于标准mnist数据集进行分类实验,并记录实验结果
调库使用SVM对基于标准MNIST数据集进行分类实验,可使用Python的scikit-learn库进行实现。
首先,导入所需的库和数据集。使用scikit-learn中的datasets模块,导入MNIST数据集:
```python
from sklearn import datasets
mnist = datasets.load_digits()
```
接下来,对数据集进行预处理。将数据集分为训练集和测试集,同时对数据进行归一化处理。在这里,我们选择使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集,其中70%的数据用于训练,30%的数据用于测试:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(mnist.data, mnist.target, test_size=0.3, random_state=0)
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
```
然后,使用scikit-learn中的svm模块,导入SVM模型,构建并训练分类器:
```python
from sklearn import svm
clf = svm.SVC()
clf.fit(X_train, y_train)
```
最后,评估模型的性能并记录实验结果。使用预测的测试集标签与真实的测试集标签进行比较,计算准确率来评估模型的分类性能:
```python
from sklearn import metrics
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率: %.2f%%" % (accuracy * 100))
```
通过以上步骤,我们可以使用SVM对基于标准MNIST数据集进行分类实验,并记录实验结果。
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