1.读取

 

 

2.数据预处理

 

 

3.数据划分—训练集和测试集数据划分

from sklearn.model_selection import train_test_split

x_train,x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=0, stratify=y_train)

 

 

4.文本特征提取

sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer.html?highlight=sklearn%20feature_extraction%20text%20tfidfvectorizer

sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.html?highlight=sklearn%20feature_extraction%20text%20tfidfvectorizer#sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

tfidf2 = TfidfVectorizer()

观察邮件与向量的关系

向量还原为邮件

4.模型选择

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

说明为什么选择这个模型？

 

 

5.模型评价：混淆矩阵，分类报告

from sklearn.metrics import confusion_matrix

confusion_matrix = confusion_matrix(y_test, y_predict)

说明混淆矩阵的含义

from sklearn.metrics import classification_report

说明准确率、精确率、召回率、F值分别代表的意义 

混淆矩阵：

True Positive(真正，TP)：将正类预测为正类数
True Negative(真负，TN)：将负类预测为负类数
False Positive(假正，FP)：将负类预测为正类数误报 (Type I error)
False Negative(假负，FN)：将正类预测为负类数→漏报 (Type II error)

意义：

准确率：被分对的样本数除以所有的样本数，通常来说，正确率越高，分类器越好。（TP+TN）/总

精确率：表示被分为正例的示例中实际为正例的比例。 TP/（TP+FP）

召回率 ：召回率是覆盖面的度量，度量有多个正例被分为正例。TP/（TP+FN）

F值 ： 精确率 * 召回率 * 2 / ( 精确率 + 召回率) 。F值就是准确率（P）和召回率（R）的加权调和平均。

 

 

 

6.比较与总结

如果用CountVectorizer进行文本特征生成，与TfidfVectorizer相比，效果如何？

 

CountVectorizer：只考虑词汇在文本中出现的频率，属于词袋模型特征。

TfidfVectorizer： 除了考滤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。属于Tfidf特征。

相比之下，文本条目越多，Tfid的效果会越显著。

标签：13,text,分类,feature,extraction,垃圾邮件,import,TfidfVectorizer,sklearn
来源： https://www.cnblogs.com/LipengC/p/12960265.html