机器学习之路：python 文本特征提取 CountVectorizer, TfidfVectorizer
本特征提取：
将文本数据转化成特征向量的过程
比较常用的文本特征表示法为词袋法
词袋法：
不考虑词语出现的顺序，每个出现过的词汇单独作为一列特征
这些不重复的特征词汇集合为词表
每一个文本都可以在很长的词表上统计出一个很多列的特征向量
如果每个文本都出现的词汇，一般被标记为 停用词 不计入特征向量 主要有两个api来实现 CountVectorizer 和 TfidfVectorizer
CountVectorizer：
只考虑词汇在文本中出现的频率
TfidfVectorizer：
除了考量某词汇在文本出现的频率，还关注包含这个词汇的所有文本的数量
能够削减高频没有意义的词汇出现带来的影响, 挖掘更有意义的特征 相比之下，文本条目越多，Tfid的效果会越显著 下面对两种提取特征的方法，分别设置停用词和不停用，
使用朴素贝叶斯进行分类预测，比较评估效果
python3 学习api的使用
源代码git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning
代码：
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import classification_report '''
文本特征提取：
将文本数据转化成特征向量的过程
比较常用的文本特征表示法为词袋法
词袋法：
不考虑词语出现的顺序，每个出现过的词汇单独作为一列特征
这些不重复的特征词汇集合为词表
每一个文本都可以在很长的词表上统计出一个很多列的特征向量
如果每个文本都出现的词汇，一般被标记为 停用词 不计入特征向量 主要有两个api来实现 CountVectorizer 和 TfidfVectorizer
CountVectorizer：
只考虑词汇在文本中出现的频率
TfidfVectorizer：
除了考量某词汇在文本出现的频率，还关注包含这个词汇的所有文本的数量
能够削减高频没有意义的词汇出现带来的影响, 挖掘更有意义的特征 相比之下，文本条目越多，Tfid的效果会越显著 下面对两种提取特征的方法，分别设置停用词和不停用，
使用朴素贝叶斯进行分类预测，比较评估效果 ''' # 1 下载新闻数据
news = fetch_20newsgroups(subset="all") # 2 分割训练数据和测试数据
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(news.data,
news.target,
test_size=0.25,
random_state=33) # 3.1 采用普通统计CountVectorizer提取特征向量
# 默认配置不去除停用词
count_vec = CountVectorizer()
x_count_train = count_vec.fit_transform(x_train)
x_count_test = count_vec.transform(x_test)
# 去除停用词
count_stop_vec = CountVectorizer(analyzer='word', stop_words='english')
x_count_stop_train = count_stop_vec.fit_transform(x_train)
x_count_stop_test = count_stop_vec.transform(x_test) # 3.2 采用TfidfVectorizer提取文本特征向量
# 默认配置不去除停用词
tfid_vec = TfidfVectorizer()
x_tfid_train = tfid_vec.fit_transform(x_train)
x_tfid_test = tfid_vec.transform(x_test)
# 去除停用词
tfid_stop_vec = TfidfVectorizer(analyzer='word', stop_words='english')
x_tfid_stop_train = tfid_stop_vec.fit_transform(x_train)
x_tfid_stop_test = tfid_stop_vec.transform(x_test) # 4 使用朴素贝叶斯分类器 分别对两种提取出来的特征值进行学习和预测
# 对普通通统计CountVectorizer提取特征向量 学习和预测
mnb_count = MultinomialNB()
mnb_count.fit(x_count_train, y_train) # 学习
mnb_count_y_predict = mnb_count.predict(x_count_test) # 预测
# 去除停用词
mnb_count_stop = MultinomialNB()
mnb_count_stop.fit(x_count_stop_train, y_train) # 学习
mnb_count_stop_y_predict = mnb_count_stop.predict(x_count_stop_test) # 预测 # 对TfidfVectorizer提取文本特征向量 学习和预测
mnb_tfid = MultinomialNB()
mnb_tfid.fit(x_tfid_train, y_train)
mnb_tfid_y_predict = mnb_tfid.predict(x_tfid_test)
# 去除停用词
mnb_tfid_stop = MultinomialNB()
mnb_tfid_stop.fit(x_tfid_stop_train, y_train) # 学习
mnb_tfid_stop_y_predict = mnb_tfid_stop.predict(x_tfid_stop_test) # 预测 # 5 模型评估
# 对普通统计CountVectorizer提取的特征学习模型进行评估
print("未去除停用词的CountVectorizer提取的特征学习模型准确率：", mnb_count.score(x_count_test, y_test))
print("更加详细的评估指标:\n", classification_report(mnb_count_y_predict, y_test))
print("去除停用词的CountVectorizer提取的特征学习模型准确率：", mnb_count_stop.score(x_count_stop_test, y_test))
print("更加详细的评估指标:\n", classification_report(mnb_count_stop_y_predict, y_test)) # 对TfidVectorizer提取的特征学习模型进行评估
print("TfidVectorizer提取的特征学习模型准确率：", mnb_tfid.score(x_tfid_test, y_test))
print("更加详细的评估指标:\n", classification_report(mnb_tfid_y_predict, y_test))
print("去除停用词的TfidVectorizer提取的特征学习模型准确率：", mnb_tfid_stop.score(x_tfid_stop_test, y_test))
print("更加详细的评估指标:\n", classification_report(mnb_tfid_stop_y_predict, y_test)) '''
未去除停用词的CountVectorizer提取的特征学习模型准确率： 0.8397707979626485
更加详细的评估指标:
precision recall f1-score support 0 0.86 0.86 0.86 201
1 0.86 0.59 0.70 365
2 0.10 0.89 0.17 27
3 0.88 0.60 0.72 350
4 0.78 0.93 0.85 204
5 0.84 0.82 0.83 271
6 0.70 0.91 0.79 197
7 0.89 0.89 0.89 239
8 0.92 0.98 0.95 257
9 0.91 0.98 0.95 233
10 0.99 0.93 0.96 248
11 0.98 0.86 0.91 272
12 0.88 0.85 0.86 259
13 0.94 0.92 0.93 252
14 0.96 0.89 0.92 239
15 0.96 0.78 0.86 285
16 0.96 0.88 0.92 272
17 0.98 0.90 0.94 252
18 0.89 0.79 0.84 214
19 0.44 0.93 0.60 75 avg / total 0.89 0.84 0.86 4712 去除停用词的CountVectorizer提取的特征学习模型准确率： 0.8637521222410866
更加详细的评估指标:
precision recall f1-score support 0 0.89 0.85 0.87 210
1 0.88 0.62 0.73 352
2 0.22 0.93 0.36 59
3 0.88 0.62 0.73 341
4 0.85 0.93 0.89 222
5 0.85 0.82 0.84 273
6 0.79 0.90 0.84 226
7 0.91 0.91 0.91 239
8 0.94 0.98 0.96 264
9 0.92 0.98 0.95 236
10 0.99 0.92 0.95 251
11 0.97 0.91 0.93 254
12 0.89 0.87 0.88 254
13 0.95 0.94 0.95 248
14 0.96 0.91 0.93 233
15 0.94 0.87 0.90 250
16 0.96 0.89 0.93 271
17 0.98 0.95 0.97 238
18 0.90 0.84 0.87 200
19 0.53 0.91 0.67 91 avg / total 0.90 0.86 0.87 4712 TfidVectorizer提取的特征学习模型准确率： 0.8463497453310697
更加详细的评估指标:
precision recall f1-score support 0 0.67 0.84 0.75 160
1 0.74 0.85 0.79 218
2 0.85 0.82 0.83 256
3 0.88 0.76 0.82 275
4 0.84 0.94 0.89 217
5 0.84 0.96 0.89 229
6 0.69 0.93 0.79 192
7 0.92 0.84 0.88 259
8 0.92 0.98 0.95 259
9 0.91 0.96 0.94 238
10 0.99 0.88 0.93 264
11 0.98 0.73 0.83 321
12 0.83 0.91 0.87 226
13 0.92 0.97 0.95 231
14 0.96 0.89 0.93 239
15 0.97 0.51 0.67 443
16 0.96 0.83 0.89 293
17 0.97 0.92 0.95 245
18 0.62 0.98 0.76 119
19 0.16 0.93 0.28 28 avg / total 0.88 0.85 0.85 4712 去除停用词的TfidVectorizer提取的特征学习模型准确率： 0.8826400679117148
更加详细的评估指标:
precision recall f1-score support 0 0.81 0.86 0.83 190
1 0.81 0.85 0.83 238
2 0.87 0.84 0.86 257
3 0.88 0.78 0.83 269
4 0.90 0.92 0.91 235
5 0.88 0.95 0.91 243
6 0.80 0.90 0.85 230
7 0.92 0.89 0.90 244
8 0.94 0.98 0.96 265
9 0.93 0.97 0.95 242
10 0.99 0.88 0.93 264
11 0.98 0.85 0.91 273
12 0.86 0.93 0.89 231
13 0.93 0.96 0.95 237
14 0.97 0.90 0.93 239
15 0.96 0.70 0.81 320
16 0.98 0.84 0.90 294
17 0.99 0.92 0.95 248
18 0.74 0.97 0.84 145
19 0.29 0.96 0.45 48 avg / total 0.90 0.88 0.89 4712
'''
机器学习之路：python 文本特征提取 CountVectorizer, TfidfVectorizer的更多相关文章
- python 文本特征提取 CountVectorizer, TfidfVectorizer
1. TF-IDF概述 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术.TF-IDF是一种统计方法,用以评 ...
- python —— 文本特征提取 CountVectorize
CountVectorize 来自:python学习 文本特征提取(二) CountVectorizer TfidfVectorizer 中文处理 - CSDN博客 https://blog.csdn ...
- 机器学习之路: python k近邻分类器 KNeighborsClassifier 鸢尾花分类预测
使用python语言 学习k近邻分类器的api 欢迎来到我的git查看源代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning from sklearn.da ...
- 机器学习之路--Python
常用数据结构 1.list 列表 有序集合 classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] len(classmates) classmates[0] len(cla ...
- 机器学习之路: python 回归树 DecisionTreeRegressor 预测波士顿房价
python3 学习api的使用 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: from sklearn.datasets import ...
- 机器学习之路: python 线性回归LinearRegression, 随机参数回归SGDRegressor 预测波士顿房价
python3学习使用api 线性回归,和 随机参数回归 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning from sklearn.datasets ...
- 机器学习之路: python 决策树分类DecisionTreeClassifier 预测泰坦尼克号乘客是否幸存
使用python3 学习了决策树分类器的api 涉及到 特征的提取,数据类型保留,分类类型抽取出来新的类型 需要网上下载数据集,我把他们下载到了本地, 可以到我的git下载代码和数据集: https: ...
- 使用sklearn做文本特征提取
提取文本的特征,把文本用特征表示出来,是文本分类的前提,使用sklearn做文本的特征提取,需要导入TfidfVectorizer模块. from sklearn.feature_extraction ...
- 机器学习之路： python nltk 文本特征提取
git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 分别使用词袋法和nltk自然预言处理包提供的文本特征提取 from sklearn.feature_ ...
随机推荐
- 【Java】SSM框架整合 附源码
前言 前面已经介绍Spring和Mybatis整合,而本篇介绍在IDEA下Spring.Spring MVC.Mybatis(SSM)三个框架的整合,在阅读本篇之前,建议大家先去了解一下Spring. ...
- pentaho bi server 配置MySQL数据库
软件版本: jdk 1.7 MySQL 5.5 biserver-ce-6.1.0.1-196 (选择右下方的所有选项See All Activities) 一.前置环境安装 1.安装jdk(略) 2 ...
- c# 超长字符串截取固定长度后显示...（超长后面显示点点点） 通用方法
通用方法: 此方法是采用unicode编码方式,一个汉字为2个字节,一个数字or字母是1个字节,此方法传入的第二个长度参数是unicode长度. 所以不用考虑截取的字符串是汉字还是英文字母的问题,参数 ...
- accept系统调用
/* * For accept, we attempt to create a new socket, set up the link * with the client, wake up the c ...
- device tree --- #address-cells and #size-cells property【转】
转自:http://www.cnblogs.com/youchihwang/p/7050846.html device tree source Example1 / { #address-cells ...
- 2013 NEERC
2013 NEERC Problem A. ASCII Puzzle 题目描述:完成一个拼图. solution 暴搜,但好像挺难打的,但听说因为题目限制比较多,其实很多奇怪的情况都不存在. Prob ...
- VBA笔记-参考教程
参考教程1: http://www.cnblogs.com/wuzhiblog/tag/VBA/ 1. VBA中字符换行 VBA中字符换行显示需要使用换行符来完成.下面是常用的换行符 ...
- Trie树子节点快速获取法
今天做了一道leetcode上关于字典树的题:https://leetcode.com/problems/word-search-ii/#/description 一开始坚持不看别人的思路,完全自己写 ...
- 开启nginx目录文件列表功能
ngx_http_autoindex_module 此模块用于自动生成目录列表,ngx_http_autoindex_module只在 ngx_http_index_module模块未找到索引文件时 ...
- Ubuntu Touch On Nexus4 Manual Install （手动安装） under Gentoo
Table of Contents 1. 准备工作: 2. Saucy Salamander 3. 刷入 最新 版Touch 最近手里的 Nexus 4 手机一直闲置,它的配置要比我六年前买的笔记本还 ...