数据挖掘实验：文本分类中的特征选择与卡方检验

"该资源是一份关于数据仓库与数据挖掘实验报告，具体实验内容为文本分类。报告详细记录了实验的各个阶段，包括数据获取、预处理、分词、特征选择、分类算法的学习与应用，以及性能评估。实验中使用了Python的urllib、BeautifulSoup、jieba、sklearn等库，并进行了卡方检验（CHI值）来选择关键词，最后通过朴素贝叶斯和SVM等分类器进行模型训练和性能比较。" 在这个实验中，涉及的知识点包括： 1. **数据获取与预处理**：实验者使用Python的urllib库处理URL，配合BeautifulSoup解析HTML网页，抓取了新浪新闻网站的多类新闻内容。这是网络爬虫的基本操作，用于从网页中提取结构化数据。 2. **文本分词**：选择了jieba分词库进行中文文本的分词处理，同时结合词性标注，只保留名词作为有效词汇，以减少噪声数据的影响。jieba是一个流行的中文分词库，支持多种分词模式，能有效地处理中文文本。 3. **特征选择**：统计了每篇文章的词频信息，并进行卡方检验（Chi-squared Test，CHI值）来评估词与类别的关联性。选取每个类别中CHI值较大的前10%词语作为关键词，这种方法可以找出对分类最有区分度的特征词。 4. **TF-IDF**：利用sklearn的`feature_extraction`包计算所有关键词的TF-IDF值，作为特征向量。TF-IDF是一种常用的信息检索模型，可以衡量一个词对于文档集合或语料库中的某一个文档的重要程度。 5. **降维与特征选择**：进一步使用chi2方法（基于卡方检验）筛选特征词，降低数据的维度，减少过拟合风险，提高模型的泛化能力。 6. **分类算法**：实验者了解并实现了朴素贝叶斯算法，这是一种基于概率的分类方法，简单高效，适用于文本分类。同时，也学习了sklearn库中的分类器，可能包括SVM（Support Vector Machine），这是一种强大的非线性分类器。 7. **性能评估**：通过计算预测准确率、召回率等指标评估分类器的效果，并使用ROC曲线进行直观对比，这可以帮助理解模型在不同情况下的表现，例如真阳性、假阳性、真阴性和假阴性的比例。 8. **科学计算与文本分类库**：实验中使用了numpy、scipy和sklearn等科学计算库，它们是Python数据分析和机器学习的重要工具。numpy提供高效的数值计算，scipy扩展了科学计算功能，而sklearn则是一个广泛使用的机器学习库，包含多种分类、回归和聚类算法。 这个实验报告详细展示了文本分类的一整个流程，从数据获取到模型评估，对于学习和实践文本挖掘与机器学习具有很高的参考价值。