Python文本分类实验：卡方检验与K折交叉验证

"该资源是一份关于数据仓库与数据挖掘实验报告，主要涉及文本分类，使用了Python语言，包括爬虫、预处理、分词、特征选择、卡方检验、TF-IDF、K折交叉验证等技术。实验者对新浪新闻网站的文本数据进行了抓取，使用jieba进行分词，通过卡方检验筛选特征词，进一步通过SelectKBest进行特征选择，并使用朴素贝叶斯和SVM等分类算法进行模型训练和性能评估。" 在实验报告中，首先提到了利用爬虫技术从新浪新闻网站抓取了10类共2万多篇文本内容，这是数据获取阶段，通常涉及`网络爬虫`和`数据抓取`技术。接下来，使用jieba进行中文分词和词性标注，目的是提取文本中的关键信息，这一过程涉及`自然语言处理(NLP)`和`jieba分词`。 在特征工程部分，实验者统计了词频信息，并运用卡方检验(`χ²检验`)来筛选特征词。卡方检验用于衡量特征与目标变量之间的关联性，这里是用来确定哪些词对于区分不同的新闻类别最为重要。`sklearn.feature_selection.SelectKBest`函数结合卡方检验(`chi2`)被用来选择最相关的1000个特征，这一步骤属于`特征选择`和`降维`技术。 然后，利用`TF-IDF`（Term Frequency-Inverse Document Frequency）来转换文本数据为数值特征向量，TF-IDF能反映一个词在文档中的重要性。`sklearn.feature_extraction`包中的`TfidfVectorizer`可以实现这个过程。此外，再次通过`SelectKBest`和`chi2`进行特征选择，进一步降低特征维度，以减少过拟合的风险。 在模型训练阶段，采用了`K折交叉验证`(K-CV)来评估模型性能，`scikit-learn`的`cross_validation`库提供了`StratifiedKFold`，确保每个折中的各类别比例保持均衡。这有助于提高模型泛化能力的评估。实验者还实现了`朴素贝叶斯`分类算法，并探索了`sklearn`中的其他分类器。 实验过程中还涉及了模型性能的评估指标，如`预测准确率`、`召回率`，以及`ROC曲线`，这些都是衡量分类效果的重要工具。`ROC曲线`可以帮助直观地比较不同分类器的性能。 这个实验涵盖了`数据抓取`、`NLP`、`特征工程`、`模型训练`、`性能评估`等多个重要环节，是数据挖掘领域中典型的文本分类问题的实践。