数据挖掘实验：朴素贝叶斯与SVM在文本分类中的应用

"该实验报告主要探讨了如何利用朴素贝叶斯和SVM进行文本分类。学生首先通过Python爬虫技术获取新浪网不同类别的新闻内容，然后进行预处理、分词、特征选择等步骤，构建特征词典，并计算特征向量。接着，使用3折交叉验证对SVM分类器进行训练和评估，展示精确率、召回率和F1值的计算过程，以及混淆矩阵。此外，还提到了朴素贝叶斯分类器的实现和分类效果的评估。" 在这个实验中，学生首先掌握了Python基础和网络爬虫技术，抓取了新浪网不同类别的新闻文本，总计2万多篇。接着，他们使用jieba分词工具进行分词处理，并去除停用词和无关词，保留名词作为关键词。通过统计词频信息，应用卡方检验选取每个类别中的关键词，进一步利用TF-IDF方法计算特征向量，并进行了特征降维。 在分类阶段，学生首先尝试了朴素贝叶斯分类器，自行编写了相关算法代码，并学习了如何使用sklearn库中的分类器。接着，他们使用SVM分类器，选择了线性核函数，通过3折交叉验证进行模型训练。每次验证时，他们都会计算出精确率、召回率和F1值，并展示了相应的classification_report和混淆矩阵，这些指标用于评估分类器的性能。 这个实验的核心知识点包括： 1. **数据采集**：使用Python的urllib和BeautifulSoup库进行网络爬虫，抓取大规模文本数据。 2. **预处理**：包括HTML解析、分词（jieba库）、去除停用词和无关词。 3. **特征提取**：通过词频统计、卡方检验选择关键词，使用TF-IDF方法计算特征向量。 4. **文本分类算法**：朴素贝叶斯分类器的原理和实现，以及sklearn库中的SVM分类器的使用。 5. **模型评估**：使用精确率、召回率、F1值和混淆矩阵评估分类器的性能，以及3折交叉验证的方法。 6. **特征选择**：通过chi2方法进行特征选择，降低维度，提高分类效率。 通过这个实验，学生不仅深入理解了文本分类的过程，还实践了数据预处理、特征工程和机器学习模型的构建与评估，为未来的数据挖掘和文本分析项目奠定了基础。