文本分类作业:朴素贝叶斯与决策树算法实践
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更新于2024-10-23
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资源摘要信息:"本资源包含了关于使用Python进行文本处理和分类的详细作业指导,重点介绍了朴素贝叶斯和决策树两种算法。作业由李书铮完成,导师为杨伏洲。"
知识点一:文本分类
文本分类是将文本数据根据内容划分到不同类别中的过程,它广泛应用于垃圾邮件过滤、新闻文章分类、情感分析等多个领域。文本分类的关键在于提取文本中的有效信息,并构建分类模型对这些信息进行处理。通常的流程包括数据预处理、特征提取、模型训练和模型评估。
知识点二:数据预处理
数据预处理是文本分类中的第一步,目的是清洗和转换原始数据,以便提取有用信息并降低噪声。常见的数据预处理步骤包括去除数字和非中英文字符。使用正则表达式可以方便地实现这一过程,例如,去除数字可以使用re.sub(r"\d+", "", text)函数,去除非中英文字符则需要编写相应的正则表达式。
知识点三:特征提取
特征提取是将文本转换为机器学习模型能够理解的数值型特征向量的过程。常见的方法包括词袋模型和TF-IDF。词袋模型忽略词序,关注词出现的频率,而TF-IDF方法除了考虑词频,还考虑了词在文档中的重要程度,是一种统计方法,用以评估一个字词对于一个语料库中的其中一份文件的重要程度。
知识点四:模型训练
模型训练是使用已经提取好的特征向量来训练分类器的过程。在本作业中,需要选择朴素贝叶斯和决策树两种以上的算法进行模型训练。朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器,假设特征之间相互独立。而决策树是一种将数据规则化为树形结构的预测模型,它利用树结构来做出决策。
知识点五:模型评估
模型评估是使用测试集数据对训练好的模型性能进行评估的过程,常用的评估指标包括精度(Accuracy)、召回率(Recall)、F1-measure和混淆矩阵。精度是指正确分类的样本数与总样本数的比例,召回率是指正确分类的正例数与实际正例总数的比例,F1-measure是精确率和召回率的调和平均,混淆矩阵则是一个表格,用来描述分类模型的性能。
知识点六:朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理的一种分类方法,它具有简单、高效和易于实现的特点。在朴素贝叶斯算法中,每个特征都被认为是独立的,这使得算法在处理大量特征时仍然能够保持较高的效率。
知识点七:决策树
决策树是一种常用的分类和回归方法,它通过一系列规则对数据进行分层分类。决策树的构建过程包括选择最佳特征、划分数据集、递归建立决策子树等步骤。一个典型的决策树包括节点和边,节点表示特征或属性,边表示特征或属性的取值,最终的叶节点表示分类的结果。
知识点八:Python编程语言
Python是一种广泛应用于数据科学、人工智能领域的编程语言,它简洁易读,具有丰富的库和框架,如用于数据处理和机器学习的Pandas、NumPy、scikit-learn等。在本次作业中,Python用于实现文本数据的预处理、特征提取、模型训练和评估等过程。
知识点九:文件命名规则和结构
在提供的文件中,文件名***_李书铮_第4次.docx可能是作业报告文档,Untitled.ipynb为一个可能含有Python代码的Jupyter Notebook文件,code.py为包含脚本的Python代码文件,train.txt和test.txt则分别是用于训练和测试模型的文本数据集。这种命名规则使得文件的识别和分类变得简单明了。
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