新闻标题与阅读量的相关性分析代码呈现
时间: 2023-07-28 12:10:38 浏览: 42
以下是使用Python进行新闻标题和阅读量相关性分析的示例代码:
```python
import pandas as pd
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
news_df = pd.read_csv('news.csv', encoding='utf-8')
# 对新闻标题进行分词
news_df['title_cut'] = news_df['title'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))
# 提取特征,使用词袋模型表示
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(news_df['title_cut'])
# 训练模型
y = news_df['views'].values
lr = LinearRegression()
lr.fit(X, y)
# 分析模型的结果
print('Coefficients:', lr.coef_)
print('Intercept:', lr.intercept_)
print('R-Square:', lr.score(X, y))
# 可视化分析结果
plt.scatter(y, lr.predict(X))
plt.xlabel('Actual Views')
plt.ylabel('Predicted Views')
plt.show()
```
上述代码中,我们首先读取新闻数据,并使用jieba库对新闻标题进行分词。然后,我们使用Scikit-learn库中的CountVectorizer模块,将新闻标题转换成词袋模型表示。接着,我们使用线性回归模型对新闻标题和阅读量之间的相关性进行建模,并对模型结果进行分析和可视化展示。需要注意的是,以上代码仅供参考,具体的代码实现可能会因不同的数据集、分析目的等而有所不同。