数据挖掘实验：文本分类与性能评估

"实验结果和性能评估-the-programmers-idea-book" 在本次实验中，主要涉及了数据挖掘领域的文本分类任务，具体来说，是利用数据仓库与数据挖掘这门课程的知识来处理文本数据。实验者首先通过Python编程语言，运用爬虫技术从新浪新闻网站上抓取了10个类别共2万多篇新闻内容。这一过程涉及到URL操作的urllib库和网页解析库BeautifulSoup，用于解析HTML结构，获取所需文本。 接下来，实验者对抓取的文本进行了预处理，包括分词和特征选择。选择了jieba分词库进行中文分词，并结合词性标注功能过滤掉停用词和无关词，只保留名词作为特征。为了进一步优化特征，实验者应用了卡方检验（Chi-squared test）来评估词与类别的关联性，选取每个类别中CHI值较高的词语作为关键词。 在特征向量化阶段，实验者使用了numpy、scipy和sklearn等科学计算库，特别是sklearn的feature_extraction模块，计算了关键词的TF-IDF值，并通过chi2方法进行特征选择，以减少特征维度。这是为了降低复杂度，提高分类效率。 在分类阶段，实验者不仅自编了朴素贝叶斯分类算法的实现，还学习了如何利用sklearn库中的分类器，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）等。通过训练模型并在测试集上进行预测，实验者计算了预测准确率、召回率等评价指标，以评估不同分类器的性能。此外，还利用ROC曲线直观对比了分类效果，这有助于理解模型的识别能力。 实验的进度管理显示，从基础的Python语法学习到各种技术的实践应用，实验者花了近一个月的时间逐步完成整个流程，这充分体现了数据挖掘项目从数据采集、预处理、特征工程到模型训练与评估的完整流程。 这个实验是关于文本分类的实践，涵盖了网络爬虫、文本处理、特征选择、模型训练和性能评估等多个环节，旨在通过实际操作提升对数据挖掘的理解和应用能力。