文本分类实验：ROC曲线与性能评估

"这篇文档是北京邮电大学数据仓库与数据挖掘课程的一份实验报告，主要探讨了文本分类的问题，包括使用爬虫抓取数据、预处理、分词、特征选择、模型训练以及性能评估。实验中涉及的技术包括Python编程、朴素贝叶斯分类、SVM、jieba分词、卡方检验、TF-IDF和ROC曲线分析。" 在文本分类任务中，首先需要收集数据，这通常通过网络爬虫技术实现，如使用Python的urllib和BeautifulSoup库来抓取和解析网页内容。实验中，学生抓取了新浪新闻网站的多类新闻文本，总计2万多篇文章，这些数据用于后续的分析和建模。 分词是文本预处理的关键步骤，实验选择了jieba分词库，它能有效处理中文文本，同时去除停用词和无关词，仅保留名词作为有意义的词汇。通过统计词频信息，可以为后续的特征选择提供依据。 特征选择对于分类效果至关重要。在本实验中，采用了卡方检验（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。接着，利用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）方法进一步转换特征，将词语的重要性量化为特征向量。TF-IDF考虑了词频和文档频率，有助于突出文档中重要的、非普遍存在的词语。 分类模型的训练与评估是实验的核心部分。学生实现并比较了朴素贝叶斯分类器，这是一种基于概率的分类方法，简单且高效。此外，还探索了sklearn库中的其他分类器，如SVM（Support Vector Machine），这是一种有效的二分类和多分类模型，尤其适用于高维空间的数据。 实验报告中提到的ROC曲线是一种评估分类器性能的重要工具，特别是在不平衡数据集的情况下。ROC曲线通过绘制真正例率（True Positive Rate, recall）与假正例率（False Positive Rate）的关系，展示了分类器在不同阈值下的表现。在本实验中，通过ROC曲线可以直观地比较不同分类器在面对类别不平衡问题时的性能差异，如分类器C1和C2的例子所示。 总体来说，这个实验涵盖了数据获取、预处理、特征工程、模型训练和评估的整个流程，是数据挖掘和文本分类领域的一个典型应用。通过这样的实践，学生能够深入理解文本分类的各个环节，并学会如何使用Python及相关库解决实际问题。