前言
本人CSDN博客为“仿生程序员会梦见电子羊吗”，本文基于markdown本文书写，平台及软件为CSDN与Typora，文中图片存储地址为CSDN，故部分图片可能带有“CSDN@仿生程序员会梦见电子羊吗”的水印，属于本人原创，用于“数据挖掘与商务智能决策”的平时作业及大作业部分。
本篇内容为第十七章内容，神经网路。
为便于阅读，我将文章内容分为以下几个板块：
- 基础知识
- 实验内容
- 拓展研究
- 心得体会
其中，各板块的介绍如下：
- 基础知识
- 包含关于本章主题的个人学习理解，总结的知识点以及值得记录的代码及运行结果。
- 实验内容
- 这是本篇的主题实验部分，也是老师发的实验内容，在电脑上（jupyter notebook）运行成功之后导出为markdown格式。
- 其中，主标题为每一章的小节内容
- 如上图，主标题为PCA主成分分析与代码实现，次级标题为该文件内的子模块。每一个主标题下内容互不相同，也就是说，会出现两个主标题下均有相同python库引用的情况，为保证代码的完整性，在此予以保留。
- 为表明确实是完成了课堂作业，故代码与老师给的代码大致相同，但markdown文本部分加入了自己的理解，同时，因为数据源不一定相同，运行结果和绘图也与教程相异，但实验本身是正确完整的。
- 此外，一些老师发的相关的案（不在课程中心的实验，而是发到课程群中的案例，如 案例 航空公司客户价值分析）也会附在这一部分中。
- 拓展研究
- 这个部分是 自己在本课题实验之外尝试的拓展内容，包括代码和知识点，也有自己的实验
- 心得体会
基础知识
实验内容
Perceptron
# 导入相关库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['label'] = iris.target
df.columns = ['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width', 'label']
df.label.value_counts()
0 50
1 50
2 50
Name: label, dtype: int64
%matplotlib inline
plt.scatter(df[:50]['sepal length'], df[:50]['sepal width'], c='red', label='0')
plt.scatter(df[50:100]['sepal length'], df[50:100]['sepal width'], c='green', label='1')
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('sepal width')
plt.legend();
df.head()
| sepal length | sepal width | petal length | petal width | label | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 5.1 | 3.5 | 1.4 | 0.2 | 0 |
| 1 | 4.9 | 3.0 | 1.4 | 0.2 | 0 |
| 2 | 4.7 | 3.2 | 1.3 | 0.2 | 0 |
| 3 | 4.6 | 3.1 | 1.5 | 0.2 | 0 |
| 4 | 5.0 | 3.6 | 1.4 | 0.2 | 0 |
data = np.array(df.iloc[:100, [0, 1, -1]])
X, y = data[:,:-1], data[:,-1]
y = np.array([1 if i == 1 else -1 for i in y])
print(X.shape, y.shape)
(100, 2) (100,)
# 定义参数初始化函数
def initialize_parameters(dim):
w = np.zeros(dim, dtype=np.float32)
b = 0.0
return w, b
# 定义sign符号函数
def sign(x, w, b):
return np.dot(x,w)+b
# 定义感知机训练函数
def train(X_train, y_train, learning_rate):
# 参数初始化
w, b = initialize_parameters(X_train.shape[1])
# 初始化误分类
is_wrong = False
while not is_wrong:
wrong_count = 0
for i in range(len(X_train)):
X = X_train[i]
y = y_train[i]
# 如果存在误分类点
# 更新参数
# 直到没有误分类点
if y * sign(X, w, b) <= 0:
w = w + learning_rate*np.dot(y, X)
b = b + learning_rate*y
wrong_count += 1
if wrong_count == 0:
is_wrong = True
print('There is no missclassification!')
# 保存更新后的参数
params = {
'w': w,
'b': b
}
return params
params = train(X, y, 0.01)
There is no missclassification!
params
{'w': array([ 0.79 , -1.007]), 'b': -1.2400000000000009}
x_points = np.linspace(4, 7, 10)
y_hat = -(params['w'][0]*x_points + params['b'])/params['w'][1]
plt.plot(x_points, y_hat)
plt.scatter(data[:50, 0], data[:50, 1], color='red', label='0')
plt.scatter(data[50:100, 0], data[50:100, 1], color='green', label='1')
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('sepal width')
plt.legend()
<matplotlib.legend.Legend at 0x1bd75213f10>
class Perceptron:
def __init__(self):
pass
def sign(self, x, w, b):
return np.dot(x, w) + b
def train(self, X_train, y_train, learning_rate):
# 参数初始化
w, b = self.initilize_with_zeros(X_train.shape[1])
# 初始化误分类
is_wrong = False
while not is_wrong:
wrong_count = 0
for i in range(len(X_train)):
X = X_train[i]
y = y_train[i]
# 如果存在误分类点
# 更新参数
# 直到没有误分类点
if y * self.sign(X, w, b) <= 0:
w = w + learning_rate*np.dot(y, X)
b = b + learning_rate*y
wrong_count += 1
if wrong_count == 0:
is_wrong = True
print('There is no missclassification!')
# 保存更新后的参数
params = {
'w': w,
'b': b
}
return params
Training and Testing with the Full Datasets
import numpy
# scipy.special for the sigmoid function expit()
import scipy.special
# library for plotting arrays
import matplotlib.pyplot
# ensure the plots are inside this notebook, not an external window
%matplotlib inline
# neural network class definition
class neuralNetwork:
# initialise the neural network
def __init__(self, inputnodes, hiddennodes, outputnodes, learningrate):
# set number of nodes in each input, hidden, output layer
self.inodes = inputnodes
self.hnodes = hiddennodes
self.onodes = outputnodes
# link weight matrices, wih and who
# weights inside the arrays are w_i_j, where link is from node i to node j in the next layer
# w11 w21
# w12 w22 etc
self.wih = numpy.random.normal(0.0, pow(self.inodes, -0.5), (self.hnodes, self.inodes))
self.who = numpy.random.normal(0.0, pow(self.hnodes, -0.5), (self.onodes, self.hnodes))
# learning rate
self.lr = learningrate
# activation function is the sigmoid function
self.activation_function = lambda x: scipy.special.expit(x)
pass
# train the neural network
def train(self, inputs_list, targets_list):
# convert inputs list to 2d array
inputs = numpy.array(inputs_list, ndmin=2).T
targets = numpy.array(targets_list, ndmin=2).T
# calculate signals into hidden layer
hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
# calculate the signals emerging from hidden layer
hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
# calculate signals into final output layer
final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
# calculate the signals emerging from final output layer
final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
# output layer error is the (target - actual)
output_errors = targets - final_outputs
# hidden layer error is the output_errors, split by weights, recombined at hidden nodes
hidden_errors = numpy.dot(self.who.T, output_errors)
# update the weights for the links between the hidden and output layers
self.who += self.lr * numpy.dot((output_errors * final_outputs * (1.0 - final_outputs)), numpy.transpose(hidden_outputs))
# update the weights for the links between the input and hidden layers
self.wih += self.lr * numpy.dot((hidden_errors * hidden_outputs * (1.0 - hidden_outputs)), numpy.transpose(inputs))
pass
# query the neural network
def query(self, inputs_list):
# convert inputs list to 2d array
inputs = numpy.array(inputs_list, ndmin=2).T
# calculate signals into hidden layer
hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
# calculate the signals emerging from hidden layer
hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
# calculate signals into final output layer
final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
# calculate the signals emerging from final output layer
final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
return final_outputs
# number of input, hidden and output nodes
input_nodes = 784
hidden_nodes = 200
output_nodes = 10
# learning rate
learning_rate = 0.1
# create instance of neural network
n = neuralNetwork(input_nodes,hidden_nodes,output_nodes, learning_rate)
# load the mnist training data CSV file into a list
training_data_file = open("mnist_train.csv", 'r')
training_data_list = training_data_file.readlines()
training_data_file.close()
# train the neural network
# epochs is the number of times the training data set is used for training
epochs = 5
for e in range(epochs):
# go through all records in the training data set
for record in training_data_list:
# split the record by the ',' commas
all_values = record.split(',')
# scale and shift the inputs
inputs = (numpy.asfarray(all_values[1:]) / 255.0 * 0.99) + 0.01
# create the target output values (all 0.01, except the desired label which is 0.99)
targets = numpy.zeros(output_nodes) + 0.01
# all_values[0] is the target label for this record
targets[int(all_values[0])] = 0.99
n.train(inputs, targets)
pass
pass
# load the mnist test data CSV file into a list
test_data_file = open("mnist_test.csv", 'r')
test_data_list = test_data_file.readlines()
test_data_file.close()
# test the neural network
# scorecard for how well the network performs, initially empty
scorecard = []
# go through all the records in the test data set
for record in test_data_list:
# split the record by the ',' commas
all_values = record.split(',')
# correct answer is first value
correct_label = int(all_values[0])
# scale and shift the inputs
inputs = (numpy.asfarray(all_values[1:]) / 255.0 * 0.99) + 0.01
# query the network
outputs = n.query(inputs)
# the index of the highest value corresponds to the label
label = numpy.argmax(outputs)
# append correct or incorrect to list
if (label == correct_label):
# network's answer matches correct answer, add 1 to scorecard
scorecard.append(1)
else:
# network's answer doesn't match correct answer, add 0 to scorecard
scorecard.append(0)
pass
pass
# calculate the performance score, the fraction of correct answers
scorecard_array = numpy.asarray(scorecard)
print ("performance = ", scorecard_array.sum() / scorecard_array.size)
performance = 0.9728
深度学习初窥之神经网络模型
1.神经网络模型简单代码实现
神经网络分类模型：MLPClassifier
X = [[1, 0], [5, 1], [6, 4], [4, 2], [3, 2]]
y = [0, 1, 1, 0, 0]
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
mlp =MLPClassifier()
mlp.fit(X, y)
D:\coder\randomnumbers\venv\lib\site-packages\sklearn\neural_network\_multilayer_perceptron.py:702: ConvergenceWarning: Stochastic Optimizer: Maximum iterations (200) reached and the optimization hasn't converged yet.
warnings.warn(
MLPClassifier()In a Jupyter environment, please rerun this cell to show the HTML representation or trust the notebook.
On GitHub, the HTML representation is unable to render, please try loading this page with nbviewer.org.
MLPClassifier()
y_pred = mlp.predict(X)
import pandas as pd
a = pd.DataFrame() # 创建一个空DataFrame
a['预测值'] = list(y_pred)
a['实际值'] = list(y)
a
| 预测值 | 实际值 | |
|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 |
| 1 | 1 | 1 |
| 2 | 1 | 1 |
| 3 | 0 | 0 |
| 4 | 0 | 0 |
补充知识点 - 神经网络回归模型：MLPRegressor
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]
y = [1, 2, 3, 4, 5]
model = MLPRegressor(random_state=123) # 设置random_state随机状态参数，使得每次训练的模型都是一样的
model.fit(X, y)
print(model.predict([[5, 5]]))
[2.85598566]
2.案例实战 - 用户评论情感分析
2.1 数据读取、中文分词、文本向量化
1.数据读取
import pandas as pd
df = pd.read_excel('产品评价.xlsx')
df.head()
| 客户编号 | 评论 | 评价 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 是iPhone8 XR正品，按键屏幕反应蛮快的很灵活，屏幕6.0的不算很大，刚刚好，这款面容... | 1 |
| 1 | 2 | 外形外观：外光非常漂亮，黑色的非常大气。适合男士拥有。屏幕音效：刚开机就下载了一个QQ音乐试... | 1 |
| 2 | 3 | 从苹果4s，到6s，再到xr，就是喜欢苹果的手感和风格，视频流畅，图片清晰，纠结了好久买哪个... | 1 |
| 3 | 4 | 主要是手感，太沉了，比苹果6，沉一倍，厚太多了，看中双卡双待机，刚买回来用，待机时间还不错，... | 1 |
| 4 | 5 | 外形外观：红色超级好看，送妈妈的。屏幕音效：音效还可以，也什么特别的，屏幕看着也挺舒服。拍照... | 1 |
2.中文分词
# jieba库分词示例
import jieba
word = jieba.cut('我爱北京天安门')
for i in word:
print(i)
Building prefix dict from the default dictionary ...
Dumping model to file cache C:\Users\83854\AppData\Local\Temp\jieba.cache
Loading model cost 0.584 seconds.
Prefix dict has been built successfully.
我
爱
北京
天安门
# 通过第2章讲的iloc获取数据表DataFrame第一行信息，0表示第一行
df.iloc[0]
客户编号 1
评论 是iPhone8 XR正品，按键屏幕反应蛮快的很灵活，屏幕6.0的不算很大，刚刚好，这款面容...
评价 1
Name: 0, dtype: object
# 为了循序渐进，这里先演示第一条评论的分词效果
import jieba
word = jieba.cut(df.iloc[0]['评论'])
result = ' '.join(word)
print(result)
是 iPhone8 XR 正品 ， 按键 屏幕 反应 蛮快 的 很 灵活 ， 屏幕 6.0 的 不算 很大 ， 刚刚 好 ， 这 款 面容 识别 开锁 比 指纹 方便 多 了 ， 内外 的 整体 看起来 很 美观 ， 整机 子 不算 是 很厚感 ， 像素 高 比较 清晰 ， 双卡 双待 ， 续航 强 ， 跟 8plus 差价 300 元 ， 还是 选 XR 款好 ， 性能 不错 ， 处理器 、 芯片 也 是 最新 一代
# 遍历整张表格，对所有评论进行分词
words = []
for i, row in df.iterrows():
word = jieba.cut(row['评论'])
result = ' '.join(word)
words.append(result)
words[0:3]
['是 iPhone8 XR 正品 ， 按键 屏幕 反应 蛮快 的 很 灵活 ， 屏幕 6.0 的 不算 很大 ， 刚刚 好 ， 这 款 面容 识别 开锁 比 指纹 方便 多 了 ， 内外 的 整体 看起来 很 美观 ， 整机 子 不算 是 很厚感 ， 像素 高 比较 清晰 ， 双卡 双待 ， 续航 强 ， 跟 8plus 差价 300 元 ， 还是 选 XR 款好 ， 性能 不错 ， 处理器 、 芯片 也 是 最新 一代',
'外形 外观 ： 外光 非常 漂亮 ， 黑色 的 非常 大气 。 适合 男士 拥有 。 屏幕 音效 ： 刚 开机 就 下载 了 一个 QQ 音乐 试 了 一下 。 音效 还是 非常 不错 的 。 拍照 效果 ： 拍照 很 清晰 ， 照亮 你 脸上 的 痘痘 。 运行 速度 ： 运行 速度 就 不用说 了 。 一个 字快 。 待机时间 ： 待机 很 不错 。 用 一段时间 再 来 评价 。 其他 特色 ： 个人感觉 比 Ｘ 好 。 可能 是因为 上手 的 手感 比较 好 吧 ， 总之 还是 值得 入手 的',
'从 苹果 4s ， 到 6s ， 再 到 xr ， 就是 喜欢 苹果 的 手感 和 风格 ， 视频 流畅 ， 图片 清晰 ， 纠结 了 好久 买 哪个 颜色 ， 白色 干净 ， 同事 买 的 黄色 ， 感觉 也 很 好看 ， 蓝色 ， 珊瑚 我 也 喜欢 ， 最终 还是 选择 比较 适合 女生 的 珊瑚 色 ， 实物 比 图片 更 漂亮 ， 超级 喜欢 ， 运行 速度 快 ， 全屏 显示 ， 体积小 了 ， 可 显示 区域 变得 了 ， 很棒 。']
# 如果对上面过程如果熟悉后，也可以直接写成如下的合并代码形式
words = []
for i, row in df.iterrows():
words.append(' '.join(jieba.cut(row['评论'])))
# # iterrows()函数相关知识点，不熟悉DataFrame数据表遍历的话，可以把下面的注释取消了，看看效果
# for i, row in df.iterrows():
# print(i)
# print(row)
3.文本向量化
# 文本向量化CountVectorizer()函数的使用技巧：使用示例
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
test = ['手机 外观 漂亮', '手机 图片 清晰']
vect = CountVectorizer()
X = vect.fit_transform(test)
X = X.toarray()
words_bag = vect.vocabulary_
print(words_bag)
{'手机': 2, '外观': 1, '漂亮': 4, '图片': 0, '清晰': 3}
# 实际应用
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vect = CountVectorizer()
X = vect.fit_transform(words)
X = X.toarray()
print(X)
[[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
...
[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]]
words_bag = vect.vocabulary_
print(words_bag)
{'iphone8': 194, 'xr': 264, '正品': 2660, '按键': 2221, '屏幕': 1798, '反应': 1210, '蛮快': 3492, '灵活': 2843, '不算': 517, '很大': 1967, '刚刚': 1031, '面容': 3979, '识别': 3570, '开锁': 1915, '指纹': 2218, '方便': 2362, '内外': 941, '整体': 2341, '看起来': 3101, '美观': 3345, '整机': 2344, '很厚感': 1959, '像素': 862, '比较': 2704, '清晰': 2808, '双卡': 1201, '双待': 1203, '续航': 3301, '8plus': 143, '差价': 1823, '300': 50, '还是': 3758, '款好': 2655, '性能': 2040, '不错': 538, '处理器': 1460, '芯片': 3455, '最新': 2506, '一代': 290, '外形': 1471, '外观': 1473, '外光': 1468, '非常': 3972, '漂亮': 2832, '黑色': 4068, '大气': 1521, '适合': 3827, '男士': 2997, '拥有': 2207, '音效': 3985, '开机': 1910, '下载': 445, '一个': 280, 'qq': 234, '音乐': 3983, '一下': 276, '拍照': 2203, '效果': 2330, '照亮': 2863, '脸上': 3409, '痘痘': 3019, '运行': 3744, '速度': 3854, '不用说': 514, '字快': 1666, '待机时间': 1951, '待机': 1950, '一段时间': 354, '评价': 3566, '其他': 928, '特色': 2908, '个人感觉': 583, '可能': 1271, '是因为': 2449, '上手': 420, '手感': 2136, '总之': 2041, '值得': 841, '入手': 892, '苹果': 3464, '4s': 81, '6s': 127, '就是': 1782, '喜欢': 1367, '风格': 4013, '视频': 3537, '流畅': 2786, '图片': 1412, '纠结': 3260, '好久': 1611, '哪个': 1350, '颜色': 4011, '白色': 3029, '干净': 1862, '同事': 1292, '黄色': 4057, '感觉': 2091, '好看': 1639, '蓝色': 3483, '珊瑚': 2934, '最终': 2512, '选择': 3836, '女生': 1607, '实物': 1713, '超级': 3655, '全屏': 896, '显示': 2453, '体积小': 792, '区域': 1118, '变得': 1240, '很棒': 1975, '主要': 613, '太沉': 1562, '一倍': 296, '厚太多': 1173, '看中': 3080, '双卡双': 1202, '买回来': 639, '正经': 2668, '一天': 323, '摄像头': 2292, '可以': 1261, '挺快': 2230, '刘海': 1028, '适应': 3829, '更大': 2478, '便宜': 813, '京东': 675, '一八': 298, '降价': 3937, '红色': 3265, '妈妈': 1651, '什么': 704, '特别': 2901, '看着': 3098, '挺舒服': 2232, '界面': 3005, '舒服': 3432, '别的': 1046, '软件': 3698, '才能': 2152, '很快': 1973, '解锁': 3543, 'iphone': 189, '618': 112, '抢购': 2183, '划算': 1027, '不会': 456, '像安卓': 861, '那么': 3863, '容易': 1732, '功能': 1080, '强大': 1929, '不愧': 498, '品牌': 1338, '晒图': 2458, '供亲': 808, '欣赏': 2653, '五星': 668, '好评': 1641, '清晰度': 2809, '彩色': 1946, '各种': 1285, '技能': 2174, '色彩斑斓': 3443, '亮度': 677, '电池容量': 2986, '能力': 3398, '打游戏': 2161, '价格': 745, '优惠': 757, '而且': 3366, '12': 11, '免息': 890, '白票': 3028, '一样': 348, '个人': 582, 'a12': 147, '一如既往': 324, '杠杠': 2588, '现在': 2928, '手机': 2141, '一部分': 384, 'ios': 182, '稳定': 3180, '支持': 2309, '不用': 513, '两部': 577, '素质': 3256, '柔和': 2617, '刺眼': 1062, '目前': 3049, '最好': 2502, 'lcd': 201, '电池': 2985, '充满': 873, '电妥': 2980, '一整天': 339, '综合': 3305, '以上': 731, '不能': 524, '绝对': 3296, '市面上': 1841, '信价': 828, '最高': 2519, '打开': 2159, '一瞬间': 367, '没有': 2747, '想象': 2077, '小巧': 1768, '手中': 2129, '三星': 406, 's9': 243, '一加': 306, '搭配': 2288, '黑框': 4064, '有种': 2544, '笨笨': 3203, '亮屏': 676, '惊艳': 2066, '业界': 551, '除了': 3941, 'xs': 268, 'max': 212, '之外': 618, '任何': 750, '一家': 326, '来得': 2593, '自然': 3425, '系统': 3255, '丝滑': 555, '视网膜': 3533, '清屏': 2806, '一度': 332, '以为': 733, '这是': 3776, 'oled': 220, '色彩': 3442, '调教': 3601, '完美': 1695, '这块': 3773, '迄今为止': 3725, '方面': 2368, '确实': 3152, '缺陷': 3316, '鲜艳': 4053, '成为': 2103, '本村': 2569, '最靓': 2517, '有点': 2540, '细腻': 3271, '厚重': 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1235, '山里': 1808, '下回': 432, '统合': 3299, '应用程序': 1888, '无乐': 2371, '屋省': 1794, 'flagship': 170, '压着': 1170, '易断': 2431, '很筒': 1981, '清洁': 2811, '广告界': 1880, '齐备': 4073, '描写': 2270, '例如': 807, '苹果电脑': 3467, 'os': 223, '链条': 3907, '感觉得到': 2092, 'android': 155, '理解': 2938, '根刷': 2629, '下放': 436, '体质': 793, '好缘': 1640, '呼叫': 1331, '全体': 894, '说点': 3593, '还给': 3762, '已有': 1834, 'sim': 246, '之选': 622, '很合手': 1960, '典型': 937, '第二部': 3217, '适用': 3830, '睡觉': 3132, '屏险': 1803, '绑定': 3286, '请教': 3597, '原厂': 1182, '是非': 2450, '重手': 3891, '明亮': 2427, '实用性': 1717, '套壳': 1595, '6199': 113, '注重': 2777, '买错': 649, '上个月': 414, '2108': 39, '损坏': 2237, '一星': 342, '加入': 1084, '时降': 2426, '二线': 660, '城市': 1437, '没落': 2758, '恶心': 2057, '这一星': 3766, '十天': 1123, '报废': 2187, '我败': 2119, '运营商': 3743, '见识': 3527, '天降': 1540, '上班族': 425, '心在': 2004, '滴血': 2831, '亏了': 662, '六百': 916, '心好': 2005, '七天': 389, '恭喜': 2055, '杀熟': 2585, '闹心': 3924, '星配': 2438, '24': 41, '没动': 2733, '回头': 1388, '专门店': 549, '验货': 4029, '名副其实': 1299, '砖头': 3144, '厕所': 1171, '5699': 97, '客户': 1721, '哑巴': 1348, '说好': 3588, '双待纳': 1204, '忽悠': 2025, '两周': 567, '辣鸡': 3717, '老是': 3361, '刚过': 1037, '直降': 3056, '日子': 2405, '可真会': 1269, '倒霉': 840, '再也不会': 951, '暴力': 2472, '苹果公司': 3465, '藐视': 3485, '法律': 2771, '法庭': 2770, '自动开机': 3417, '没买时': 2727, '安卓好': 1680, '好卡': 1621, '正式版': 2665, '有没有': 2539, 'phone': 226, '卡里': 1161, '说明书': 3591, '套路': 1598, '卧槽': 1163, '秀得': 3169, '头皮发麻': 1584, '祝你们': 3164, '生意兴隆': 2946, '疑似': 3013, '过要': 3740, '糟心': 3253, '爱答不理': 2883, '口有': 1245, '七百': 392, '百分之': 3033, '兄弟': 867, '期降': 2559, '真棒': 3118, '一下子': 277, '鄙视': 3873, '幅度': 1861, '减价': 979, '极差': 2602, '促销': 817, '玩炉': 2923, '石掉': 3139, '诚意': 3579, '阳光': 3933, '围观': 1401, '九百': 628, '通不过': 3841, '略恶': 3012, '转换器': 3694, '赞扬': 3631, '店家': 1891, '撒谎': 2301, '耳机线': 3382, '圆头': 1414, '算了算': 3237, '太次': 1561, '5200': 90, '蜗牛': 3495, '最丑': 2489, '伤心': 772, '派件': 2782, '收件人': 2311, '活该': 2781, '买换': 642, '无忧': 2382, '玩意': 2920, '抵制': 2190, '美国': 3337, '八小时': 907, '耍猴': 3370, '搞错': 2285, '徐州': 1997, '安徽': 1685, '螺丝': 3498, '赠品': 3632, '送手': 3818, '毛用': 2707, '跳水': 3686, '一个样': 286, '6100': 111, '6400': 117, '亏大': 663, '搭理': 2286, '魔鬼': 4052, '挺厚': 2227, '狗屎': 2914, '第一批': 3208, '领券降': 4004, '骂人': 4026, '到期': 1056, '不续': 521, '玩游': 2921, '宝宝': 1703, '慎入': 2097, '别说': 1047, '莫非': 3476, '成水': 2107, '无力': 2373, '滑动': 2816, '石锤': 3141, '怎么办': 2032, '轻轻': 3710, '一碰': 368, '不怎么样': 495, '极其': 2600, '恶劣': 2056, '方式': 2366, '请问': 3598, '0022': 1, '3799': 60, '无货': 2398, '抢光': 2180, '欺诈': 2654, '4699': 70, '4399': 65, '动过手脚': 1101, '出事': 1000, '末路': 2563, '一万年': 273, '声音洪亮': 1454, '为数不多': 606, '方法': 2367, '厂商': 1166, '谈不上': 3603, '很坑': 1962, '含泪': 1316, '加钱': 1092, '被迫': 3514, '凉快': 977, '怎么回事': 2033, '近视': 3750, '摄单': 2293, '我能': 2116, '为奴': 604, '拒绝': 2205, '面前': 3978, '杠精': 2589, '手整': 2140, '新换': 2357, '一分': 301, '连个': 3799, '完跌': 1697, '星给': 2437, '知乎': 3135, '鸡卡': 4054, '看个': 3079, '没用到': 2753, '重启': 3888, '新买': 2353, '百分之四': 3039, '二月': 659, '稀烂': 3176, '维修': 3302, '能否': 3399, '文字游戏': 2348, '看清楚': 3095, '没见': 2759, '取卡针': 1231, '可说': 1273, '售后服务': 1355, '一生': 359, '你妹': 800, '一前': 305, '领券减': 4003, '800': 138, '傻子': 859, '凉凉': 976, '帮别人': 1855, '究竟': 3184, '跌成': 3674, '满满的': 2826, '没爱': 2751, '奇葩': 1588, '制度': 1059, '过期': 3735, '死活': 2675, '要花': 3525, '5k': 104, '服气': 2551, '气笑': 2714, '七月': 391, '一百多': 362, '对方': 1749, '常常': 1857, '完出': 1690, '损失': 2238, '6399': 115, '还价': 3754, '看脸': 3099, '千万': 1127, '乒乒乓乓': 625, '婆婆': 1660, 'luan': 208, '星是': 2435, '两条': 573, '热乎': 2858, '可真快': 1270, '等于': 3221, '大爷': 1523, '扯淡': 2167, '卡着': 1159, '石沉大海': 3140, '有够': 2530, '没送': 2765, '全是': 899, '昧着良心': 2439, '这货': 3785, '人人喊打': 687, '美帝': 3340, '红富士': 3262, '相册': 3060, '答非所问': 3228, '办实事': 1073, '一查': 347, '去年': 1192, '十一分': 1119, '太差': 1554, '阴阳': 3934, '没过': 2764, '真有': 3116, '别买': 1043, '以来': 740, '口气': 1246, '嚣张': 1374, '行为': 3501, '烂野': 2852, '天价': 1533, '需谨慎': 3963, '电话卡': 2994, '耳线': 3383, '锤子': 3909, '五一': 664, 'xr64': 267, '4780': 71, '劳资': 1105, '4980': 77, '找下': 2169, '国版': 1407, '费电': 3626, '好不好': 1610, '经销商': 3284, '图片吧': 1413, '有点儿': 2542, '突突': 3190, '山寨': 1807, '可真': 1268, '中招': 593, '天掉': 1537, '留心': 3009, '基于': 1438, '经历': 3278, '从此以后': 718, '过大': 3730, '多点': 1490, '一千块': 309, '好气': 1635, '绿线': 3306, '6499': 118, '功夫': 1076, '全年': 897, '信心': 834, '磕痕': 3158, '认栽': 3552, '买价': 636, '人理': 697, '时安卓': 2419, '买贵': 647, '4888': 75, '白白': 3027, '得京豆': 1998, '太少': 1553, '更少': 2480, '沉破': 2724, '1900': 31, '没意思': 2744, '基带': 1439, '因特尔': 1399, '堪忧': 1443, '请人': 3596, '多话': 1492, '太坑': 1545, '转眼': 3695, '维权': 3304, '竞争': 3197, '答复': 3227, '员乱': 1326, '私自': 3170, '处置': 1462, '差劲': 1826, '16': 23, '非得': 3975, '成个': 2102, '英特尔': 3463, '网巨慢': 3322, '废物': 1893, '差到': 1825, '货时': 3610, '伤透': 775, '仍然': 711, '重复': 3889, '老客户': 3360, '机器人': 2576, '负星': 3607, '贬值': 3617, '牛批': 2894, '原价': 1179, '七八天': 386, '网好': 3321, '五天': 666, '换货': 2252, '修要': 839, '寄过去': 1737, '挤压': 2224, '断触': 2351, '一来': 345, '假货': 844, '花样': 3457, '拆过': 2195, '真丑': 3106, '丑到': 541, '爆炸': 2873, '人用': 699, '有损': 2536, '烫手': 2857, '已换': 1833, '上门': 427, '取件': 1230, '纸箱装': 3269, '木有配': 2560, '内有': 947, '支付': 2308, '银行卡': 3906, '明明': 2429, '办理': 1075, '花屏': 3456, '返修': 3752, '真亏': 3107, '一号': 316, '对带': 1745, '市内': 1837, '第三天': 3210, '己经': 1832, '莫名': 3473, '伤感': 773, '安好': 1684, '这鸡': 3789, '跌价': 3673, '看吧': 3087, '星斗': 2434, '勿购': 1109, '无爱': 2388, '真牛': 3121, '刚开': 1034, '硬伤': 3149, '龟速': 4074, '真相': 3123, '退款': 3813, '字体': 1665, '一笔': 371, '吃枣': 1282, '药丸': 3471, '一千': 308, '最亏': 2492, '5300': 92, '机主': 2573, '回家': 1389, '途径': 3840, '太深': 1563, '会卡屏': 764, '附近': 3936, '首发': 4020, '前个': 1066, '一件': 291, '事换': 652, '脑仁疼': 3406, '降得': 3939, '心寒': 2006, '平衡': 1872, 'gps': 174, '变相': 1243, '故意': 2328, '期后': 2553, '立即': 3196, '送点': 3820, '经常性': 3280, '壹星': 1457, '撕过': 2303, '6099': 110, '苍蝇': 3459, '第十天': 3220, '花钱买': 3458, '报价': 2186, '第十六': 3219, '插孔': 2282, '故障': 2329, '反厂': 1208, '国行机': 1409, '露天': 3967, '路口': 3682, '便宜货': 814, '血亏': 3499, '父母': 2885, '塞塞': 1446, '一用券': 360, '没网': 2756, '纸有': 3268, '再换个': 953, '见过': 3528, '666666': 122, '填充': 1447, '玩儿': 2918, '摇一摇': 2296, '第八天': 3218, '五月': 669, '三号': 400, '四号': 1377, '二十块': 655, '吃一堑长一智': 1279, '国产机': 1405}
len(words_bag)
4075
import pandas as pd
# pd.set_option('display.max_columns', None) # 添加这行代码可以显示所有列，如果讲None改成500，则表示可最多显示500列
# pd.set_option('display.max_rows', None) # 添加这行代码可以显示所有行，如果讲None改成500，则表示可最多显示500行
pd.DataFrame(X).head()
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | ... | 4065 | 4066 | 4067 | 4068 | 4069 | 4070 | 4071 | 4072 | 4073 | 4074 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
5 rows × 4075 columns
4.目标变量提取
y = df['评价']
y.head()
0 1
1 1
2 1
3 1
4 1
Name: 评价, dtype: int64
2.2 神经网络模型的搭建与使用
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=1)
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
mlp =MLPClassifier() # 因为模型运行具有随机性，如果想让每次运行结果一致，可以设置random_state随机参数为任一数字，如MLPClassifier(random_state=123)
mlp.fit(X_train, y_train)
MLPClassifier()In a Jupyter environment, please rerun this cell to show the HTML representation or trust the notebook.
On GitHub, the HTML representation is unable to render, please try loading this page with nbviewer.org.
MLPClassifier()
y_pred = mlp.predict(X_test)
print(y_pred) # 因为模型运行具有随机性，所以这里得到的结果可能和书上的略有不同，如果想让每次运行结果一致，可以设置random_state随机参数为任一数字，如MLPClassifier(random_state=123)
[1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0
1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1
1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1]
a = pd.DataFrame() # 创建一个空DataFrame
a['预测值'] = list(y_pred)
a['实际值'] = list(y_test)
a.head()
| 预测值 | 实际值 | |
|---|---|---|
| 0 | 1 | 1 |
| 1 | 0 | 0 |
| 2 | 0 | 1 |
| 3 | 1 | 1 |
| 4 | 0 | 0 |
# 获取预测准确度
from sklearn.metrics import accuracy_score
score = accuracy_score(y_pred, y_test)
score
0.9814814814814815
# 通过模型自带的score()函数也可以获取预测准确度
mlp.score(X_test, y_test)
0.9814814814814815
# 自我体验
comment = input('请输入您对本商品的评价：')
comment = [' '.join(jieba.cut(comment))]
print(comment)
X_try = vect.transform(comment)
y_pred = mlp.predict(X_try.toarray())
print(y_pred)
请输入您对本商品的评价：敏感肌也能用
['敏感 肌 也 能 用']
[0]
# 朴素贝叶斯模型对比
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
nb_clf = GaussianNB()
nb_clf.fit(X_train,y_train)
y_pred = nb_clf.predict(X_test)
print(y_pred)
from sklearn.metrics import accuracy_score
score = accuracy_score(y_pred, y_test)
print(score)
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