【实战演练】文本分类实战：新闻主题分类模型的构建与评估

# 2.1 文本预处理

文本预处理是文本分类模型构建的第一步，目的是将原始文本数据转换为适合模型训练的格式。文本预处理主要包括以下两个步骤：

### 2.1.1 文本分词

文本分词是指将一段文本拆分成一个个独立的词语或符号。常见的文本分词方法有：

- 基于规则的分词：根据预定义的规则对文本进行分词，如正则表达式。
- 基于词典的分词：利用词典中的词语进行分词，如jieba分词器。

### 2.1.2 去除停用词

停用词是指在文本中出现频率高但对分类任务没有意义的词语，如“的”、“是”、“了”等。去除停用词可以减少模型训练时的特征数量，提高模型的效率。

# 2. 文本分类模型构建

文本分类模型构建是文本分类任务的核心步骤，它涉及到文本预处理、特征工程和模型训练三个主要阶段。

### 2.1 文本预处理

文本预处理旨在将原始文本数据转换为模型可以理解和处理的形式。它包括以下两个关键步骤：

#### 2.1.1 文本分词

文本分词将连续的文本序列分割成一个个独立的词语或词组。常见的中文分词方法包括：

- **基于规则的分词：**根据预定义的规则将文本分割成词语，如正则表达式分词、词典分词。
- **基于统计的分词：**利用语言统计信息，如词频、共现关系等，将文本分割成词语，如最大匹配分词、隐马尔可夫模型分词。

#### 2.1.2 去除停用词

停用词是指在文本中出现频率高但信息含量低、对分类任务影响不大的词语，如“的”、“了”、“是”等。去除停用词可以减少模型的特征数量，提高训练效率。

### 2.2 特征工程

特征工程是将文本数据转换为模型可用的特征的过程。常用的文本分类特征工程方法包括：

#### 2.2.1 词袋模型

词袋模型将文本表示为一个词语集合，每个词语的出现次数作为其特征值。它简单易用，但忽略了词语之间的顺序和语法关系。

#### 2.2.2 TF-IDF模型

TF-IDF（词频-逆文档频率）模型考虑了词语在文档中的频率和在语料库中的分布，赋予不同词语不同的权重。它可以有效地突出重要词语，提高分类精度。

### 2.3 模型训练

特征工程完成后，即可使用机器学习算法训练文本分类模型。常用的文本分类模型包括：

#### 2.3.1 逻辑回归

逻辑回归是一种广义线性模型，它将特征向量映射到一个概率值，表示文本属于某一类别的概率。它简单易用，适合处理二分类问题。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据
data = pd.read_csv('text_classification_data.csv')

# 特征工程
features = data['text'].apply(lambda x: x.split(' '))

# 训练模型
model = Log