文章目录

• 分析思路
• 所用数据集
• 一、导入相关包
• 二、数据分析
• • 1.读取数据
  • 2. jieba分词并去除停用词
  • 3. TF-IDF
  • 4. 网格搜索寻最优模型及最优参数
  • 5. 预测并评估预测效果
• 总结

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分析思路

新闻文本数据包含四类新闻，分别用1，2，3，4 表示。
（1）读取数据；
（2）利用 jieba 对文本进行分词并去除停用词；
（3）运用 TF-IDF 将文本转换为机器学习分类算法能够识别的数字特征，
（4）通过网格搜索 在 LogisticRegression, MultinomialNB,RandomForestRegressor 三种分类算法 中寻找最优算法以及最优参数；
（5）训练最优模型进行预测并评估预测效果。

所用数据集

所用新闻数据集包含 train 训练集, test 测试集 数据两个文件夹，两个文件夹下各包含 四个子文件夹，代表1，2，3，4 四类新闻的文件，每条新闻的txt 文件存放在此四类文件夹中。如下图所示：

train 和 test 各类新闻总数量：

一、导入相关包

import pandas as pd
import numpy as np
import jieba  #jieba分词
import os   
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer #TF-IDF
from sklearn.model_selection import GridSearchCV            #网格搜索
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import confusion_matrix,classification_report #预测效果的评估
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']  #这两行用于plt图像显示中文，否则plt无法显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

二、数据分析

1.读取数据

代码如下：

# 数据读取函数
def read_file(train_test,news_type):  #train_test:指定是trian或test文件夹，news_type:新闻类型 1，2，3，4
    files_path = f'text//{train_test}//{news_type}' 
    files = os.listdir(files_path)       #获取某一类新闻的文件名列表:['1.txt','2.txt',...]
    file_news = []  
    for file in files:
        file_path = files_path + '//'+ file
        with open(file_path,'r') as f:   #读取新闻
            news = f.readlines()
            file_news.append(news[0].strip()) 
    df = pd.DataFrame({'type':[news_type for i in range(len(file_news))],'news':file_news})
    return df    #返回 新闻类型 、新闻内容构成的Dataframe
    
#获取训练集数据量
train = read_file('train',1).append(read_file('train',2),ignore_index = True).append(read_file('train',3),ignore_index = True).append(read_file('train',4),ignore_index = True)
train_size = len(train)

#数据读取，去重，重置索引   date_news: 所有新闻数据
date_news = read_file('train',1).append(read_file('train',2),ignore_index = True).append(read_file('train',3),ignore_index = True).append(read_file('train',4),ignore_index = True).append(read_file('test',1)).append(read_file('test',2),ignore_index = True).append(read_file('test',3),ignore_index = True).append(read_file('test',4),ignore_index = True)
date_news = date_news.drop_duplicates() 
date_news = date_news.reset_index(drop = True)  #去重之后，重置索引，否则后面检索数据时易出错
#数据统计
date_news.groupby(['type'])['type'].count()  

观察一下数据：

2. jieba分词并去除停用词

代码如下：

#停用词读取
with open('stopwords.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    stopwords = f.readlines()
stopwords = [i.strip() for i in stopwords]

#结巴分词并去除停用词
def jieba_stop(each):
    result = []
    jieba_line = jieba.lcut(each)  #jieb.cut()返回迭代器，节省空间；jieba.lcut() 直接返回分词后的列表。三种分词模式：默认精确模式，用于文本分析  
    for l in jieba_line:
        if (l not in stopwords) and (l != ''): # 去除停用词以及空格
            result.append(l.strip())
    return result
date_news.news = date_news.news.apply(jieba_stop)  #注意 apply 的用法
date_news.news = date_news.news.apply(lambda x: ','.join([i for i in x if i !=''])) #反复去除空字符

分词结果：

词频统计：

all_words = [i.strip() for line in date_news.news for i in line.split(',')]
all_df = pd.DataFrame({'words':all_words})
all_df.groupby(['words'])['words'].count().sort_values(ascending = False)[:10].plot.bar()  #表示停用词去除完全，分词效果尚可

3. TF-IDF

#TF-IDF 
tfidf = TfidfVectorizer()
news_tfidf = tfidf.fit_transform(date_news.news)

4. 网格搜索寻最优模型及最优参数

在这里只用了 LogisticRegression，MultinomialNB。

#数据集划分
y = date_news.type  
X_train = news_tfidf[:train_size,:]  #训练集X
X_test = news_tfidf[train_size:,:]   #测试集X
y_train = y.iloc[:train_size,]  
y_test = y.iloc[train_size:,]  
lr = LogisticRegression()  #模型拟合
MNB = MultinomialNB()
lr_params = {'C':[0.1,0.5,1,10],'random_state':[0]}  #参数
MNB_params = {'alpha':[0.1,0.5,1,10]}
#rf = RandomForestRegressor()
#rf_params = {'n_estimators':[500,1000],'max_depth':[5,10],'random_state':[0]}
 #网格搜索
lr_grid = GridSearchCV(lr,lr_params,n_jobs=-1,cv=10,verbose=1,scoring='neg_mean_squared_error')
lr_grid.fit(X_train,y_train)
MNB_grid = GridSearchCV(MNB,MNB_params,n_jobs=-1,cv=10,verbose=1,scoring='neg_mean_squared_error')
MNB_grid.fit(X_train,y_train)
# rf_grid = GridSearchCV(rf,rf_params,n_jobs=-1,cv=10,verbose=1,scoring='neg_mean_squared_error')
# rf_grid.fit(X_train,y_train)
print('LR best params: '+ str(lr_grid.best_params_))  #最优参数
print('LR best score: '+ str(lr_grid.best_score_))        #最优分数
#print('RF best params: '+ str(rf_grid.best_params_))
#print('RF best score: '+ str(rf_grid.best_score_))
print('MNB best params: '+ str(MNB_grid.best_params_))
print('MNB best score: '+ str(MNB_grid.best_score_))

结果显示 MultinomialNB(alpha = 0.1) 最优 ：

5. 预测并评估预测效果

y_predict = MNB_grid.predict(X_test)     #预测值
mat = confusion_matrix(y_test,y_predict) #混淆矩阵
df = pd.DataFrame(mat,columns=[1,2,3,4],index=[1,2,3,4])
report_MNB = classification_report(y_test,y_predict)

总结

预测结果显示：模型对 1、2、3 类的 预测效果较好而对第四类预测效果不佳，通过分析发现，各类的样本量存在较大差异，这可能导致预测效果的偏差。因此，在做文本分类任务，应尽量保证各类型文本数量相近（采用下采样或者过采样），并且考虑利用模型融合提高预测效果。

数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1580VyM0LqxsAjxYsXlhLuA
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