学习使用sklearn自带的贝叶斯分类器进行文本分类和参数调优
Posted 机器学习研究会
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了学习使用sklearn自带的贝叶斯分类器进行文本分类和参数调优相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Part 1: 本篇内容简介
在前一篇文章完整手写一个朴素贝叶斯分类器,完成文本分类,我们使用首先假设在文档中出现的单词彼此独立,利用贝叶斯定理,完成了一个简单的文本分类器的编写,在真实数据的测试上,显示了良好的效果。
其实要是了解的人都应该知道,这个python的机器学习库,实现了我们常用的大部分机器学习算法,免除了我们重复造轮子的痛苦。我们使用和上一篇博客同样的数据,使用sklearn自带的贝叶斯分类器完成文本分类,同时和上一篇文章手写的分类器,进行分类精度、速度、灵活性对比。
Part 2: 朴素贝叶斯的在文本分类中常用模型:多项式、伯努利
朴素贝叶斯分类器是一种有监督学习,常见有两种模型,多项式模型(multinomial model)即为词频型和伯努利模(Bernoulli model)即文档型。二者的计算粒度不一样,多项式模型以单词为粒度,伯努利模型以文件为粒度,因此二者的先验概率和类条件概率的计算方法都不同。计算后验概率时,对于一个文档d,多项式模型中,只有在d中出现过的单词,才会参与后验概率计算,伯努利模型中,没有在d中出现,但是在全局单词表中出现的单词,也会参与计算,不过是作为“反方”参与的。这里暂不虑特征抽取、为避免消除测试文档时类条件概率中有为0现象而做的取对数等问题。
原文链接:
http://mp.weixin.qq.com/s/lKntcRuvLlu7e9jzvppwow
以上是关于学习使用sklearn自带的贝叶斯分类器进行文本分类和参数调优的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章