朴素贝叶斯对新闻进行分类
朴素贝叶斯算法是一种常用的文本分类方法,特别适用于自然语言处理任务,如新闻分类。在这篇博客中,我们将使用Python的scikit-learn库来实现朴素贝叶斯算法,并将其应用于新闻分类任务。
数据准备
首先,我们需要下载新闻数据集并进行数据准备。在这里,我们使用scikit-learn中的20个新闻组数据集,其中包含20个不同主题的新闻文本。我们从互联网上下载所有数据,并将其划分为训练集和测试集。
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 从互联网上下载所有数据
news = fetch_20newsgroups(subset='all')
# 进行数据分割
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(news.data, news.target)
特征抽取
在进行文本分类任务时,我们需要将文本数据转换为可供机器学习算法使用的数字特征。这里我们使用TfidfVectorizer来将文本转换为TF-IDF特征向量,它考虑了词频和逆文档频率,能够更好地表示词的重要性。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 对数据集进行特征抽取
transformer = TfidfVectorizer()
x_train = transformer.fit_transform(x_train)
x_test = transformer.transform(x_test)
构建朴素贝叶斯分类器
接下来,我们使用朴素贝叶斯算法来构建分类器。在scikit-learn中,我们可以使用MultinomialNB类来实现多项式朴素贝叶斯分类器。我们使用默认配置初始化分类器,并使用训练数据进行拟合。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-611792.html
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# 使用默认配置初始化朴素贝叶斯分类器
estimator = MultinomialNB()
estimator.fit(x_train, y_train)
模型评估
现在,我们的朴素贝叶斯分类器已经训练好了,接下来我们使用测试数据进行预测,并对分类器性能进行评估。我们可以使用准确率来衡量分类器在测试数据上的性能。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-611792.html
# 进行模型评估
y_predict = estimator.predict(x_test)
print("y_predict:\n", y_predict)
print("直接比对真实值和预测值:\n", y_test == y_predict)
# 计算准确率
score = estimator.score(x_test, y_test)
print("准确率为:\n", score)
到了这里,关于【朴素贝叶斯-新闻主题分类】的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!