交叉验证与正确率、精确率、召回率在文本分类中的应用

"这篇实验报告讨论了数据挖掘和文本分类中的性能评估方法，特别是正确率、精确率和召回率在不均衡数据集中的应用。实验使用了K折交叉验证技术来提高评估的准确性，并探讨了朴素贝叶斯和SVM等分类算法。报告还概述了数据采集、预处理、特征选择和模型训练的过程。" 在数据挖掘和文本分类领域，评估分类器性能是至关重要的。通常，我们依赖于正确率（accuracy）这一指标，但当数据分布不均衡时，正确率可能无法提供全面的评估。例如，在该实验中，“考研”类别的文章远多于“中考”类，即使分类器错误地将所有“中考”文章分类为“考研”，整体正确率仍然很高，但实际关注的信息却被忽视。 为了解决这个问题，报告引入了精确率（precision）、召回率（recall）和F1分数作为补充评价标准。精确率是预测为正类的样本中真正为正类的比例，召回率则是所有真正正类被正确预测的比例。在不平衡数据集的情况下，这两个指标能更好地反映分类器在识别少数类的能力。 报告中提到了K折交叉验证，这是一种统计分析技术，旨在通过多次随机划分数据集并计算平均验证误差来减少单一划分带来的偶然性。K折交叉验证通常将数据集分成K个子集，每次用K-1个子集训练模型，剩下的子集用于测试，重复K次，确保每个子集都被用作测试一次。这种方法可以更准确地估计模型在未知数据上的性能，有助于避免过拟合。 实验过程中，数据预处理包括了使用Python的BeautifulSoup爬取网页、jieba分词、去除停用词和无关词，然后通过卡方检验（Chi-squared test）选取关键词，计算TF-IDF（词频-逆文档频率）来构建特征向量。接着，使用朴素贝叶斯和SVM等分类算法进行训练，并通过计算准确率、召回率等性能指标来评估分类器的效果。 该实验报告展示了在文本分类任务中如何有效地评估和优化分类器性能，尤其是在面对数据分布不均衡时，通过综合考虑正确率、精确率和召回率，以及采用交叉验证等方法，可以更全面地理解模型的优劣。