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：
1 from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups 2 from sklearn.cross_validation import train_test_split 3 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer 4 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB 5 from sklearn.metrics import classification_report 6 7 ''' 8 文本特征提取： 9 将文本数据转化成特征向量的过程 10 比较常用的文本特征表示法为词袋法 11 词袋法： 12 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 13 这些不重复的特征词汇集合为词表 14 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 15 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 16 17 主要有两个api来实现 CountVectorizer 和 TfidfVectorizer 18 CountVectorizer： 19 只考虑词汇在文本中出现的频率 20 TfidfVectorizer： 21 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 22 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 23 24 相比之下，文本条目越多，Tfid的效果会越显著 25 26 27 下面对两种提取特征的方法，分别设置停用词和不停用， 28 使用朴素贝叶斯进行分类预测，比较评估效果 29 30 ''' 31 32 33 # 1 下载新闻数据 34 news = fetch_20newsgroups(subset="all") 35 36 37 # 2 分割训练数据和测试数据 38 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(news.data, 39 news.target, 40 test_size=0.25, 41 random_state=33) 42 43 44 # 3.1 采用普通统计CountVectorizer提取特征向量 45 # 默认配置不去除停用词 46 count_vec = CountVectorizer() 47 x_count_train = count_vec.fit_transform(x_train) 48 x_count_test = count_vec.transform(x_test) 49 # 去除停用词 50 count_stop_vec = CountVectorizer(analyzer='word', stop_words='english') 51 x_count_stop_train = count_stop_vec.fit_transform(x_train) 52 x_count_stop_test = count_stop_vec.transform(x_test) 53 54 # 3.2 采用TfidfVectorizer提取文本特征向量 55 # 默认配置不去除停用词 56 tfid_vec = TfidfVectorizer() 57 x_tfid_train = tfid_vec.fit_transform(x_train) 58 x_tfid_test = tfid_vec.transform(x_test) 59 # 去除停用词 60 tfid_stop_vec = TfidfVectorizer(analyzer='word', stop_words='english') 61 x_tfid_stop_train = tfid_stop_vec.fit_transform(x_train) 62 x_tfid_stop_test = tfid_stop_vec.transform(x_test) 63 64 65 # 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 66 # 对普通通统计CountVectorizer提取特征向量 学习和预测 67 mnb_count = MultinomialNB() 68 mnb_count.fit(x_count_train, y_train) # 学习 69 mnb_count_y_predict = mnb_count.predict(x_count_test) # 预测 70 # 去除停用词 71 mnb_count_stop = MultinomialNB() 72 mnb_count_stop.fit(x_count_stop_train, y_train) # 学习 73 mnb_count_stop_y_predict = mnb_count_stop.predict(x_count_stop_test) # 预测 74 75 # 对TfidfVectorizer提取文本特征向量 学习和预测 76 mnb_tfid = MultinomialNB() 77 mnb_tfid.fit(x_tfid_train, y_train) 78 mnb_tfid_y_predict = mnb_tfid.predict(x_tfid_test) 79 # 去除停用词 80 mnb_tfid_stop = MultinomialNB() 81 mnb_tfid_stop.fit(x_tfid_stop_train, y_train) # 学习 82 mnb_tfid_stop_y_predict = mnb_tfid_stop.predict(x_tfid_stop_test) # 预测 83 84 # 5 模型评估 85 # 对普通统计CountVectorizer提取的特征学习模型进行评估 86 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)) 87 print("更加详细的评估指标:\n", classification_report(mnb_count_y_predict, y_test)) 88 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)) 89 print("更加详细的评估指标:\n", classification_report(mnb_count_stop_y_predict, y_test)) 90 91 # 对TfidVectorizer提取的特征学习模型进行评估 92 print("TfidVectorizer提取的特征学习模型准确率：", mnb_tfid.score(x_tfid_test, y_test)) 93 print("更加详细的评估指标:\n", classification_report(mnb_tfid_y_predict, y_test)) 94 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)) 95 print("更加详细的评估指标:\n", classification_report(mnb_tfid_stop_y_predict, y_test)) 96 97 ''' 98 未去除停用词的CountVectorizer提取的特征学习模型准确率： 0.8397707979626485 99 更加详细的评估指标: 100 precision recall f1-score support 101 102 0 0.86 0.86 0.86 201 103 1 0.86 0.59 0.70 365 104 2 0.10 0.89 0.17 27 105 3 0.88 0.60 0.72 350 106 4 0.78 0.93 0.85 204 107 5 0.84 0.82 0.83 271 108 6 0.70 0.91 0.79 197 109 7 0.89 0.89 0.89 239 110 8 0.92 0.98 0.95 257 111 9 0.91 0.98 0.95 233 112 10 0.99 0.93 0.96 248 113 11 0.98 0.86 0.91 272 114 12 0.88 0.85 0.86 259 115 13 0.94 0.92 0.93 252 116 14 0.96 0.89 0.92 239 117 15 0.96 0.78 0.86 285 118 16 0.96 0.88 0.92 272 119 17 0.98 0.90 0.94 252 120 18 0.89 0.79 0.84 214 121 19 0.44 0.93 0.60 75 122 123 avg / total 0.89 0.84 0.86 4712 124 125 去除停用词的CountVectorizer提取的特征学习模型准确率： 0.8637521222410866 126 更加详细的评估指标: 127 precision recall f1-score support 128 129 0 0.89 0.85 0.87 210 130 1 0.88 0.62 0.73 352 131 2 0.22 0.93 0.36 59 132 3 0.88 0.62 0.73 341 133 4 0.85 0.93 0.89 222 134 5 0.85 0.82 0.84 273 135 6 0.79 0.90 0.84 226 136 7 0.91 0.91 0.91 239 137 8 0.94 0.98 0.96 264 138 9 0.92 0.98 0.95 236 139 10 0.99 0.92 0.95 251 140 11 0.97 0.91 0.93 254 141 12 0.89 0.87 0.88 254 142 13 0.95 0.94 0.95 248 143 14 0.96 0.91 0.93 233 144 15 0.94 0.87 0.90 250 145 16 0.96 0.89 0.93 271 146 17 0.98 0.95 0.97 238 147 18 0.90 0.84 0.87 200 148 19 0.53 0.91 0.67 91 149 150 avg / total 0.90 0.86 0.87 4712 151 152 TfidVectorizer提取的特征学习模型准确率： 0.8463497453310697 153 更加详细的评估指标: 154 precision recall f1-score support 155 156 0 0.67 0.84 0.75 160 157 1 0.74 0.85 0.79 218 158 2 0.85 0.82 0.83 256 159 3 0.88 0.76 0.82 275 160 4 0.84 0.94 0.89 217 161 5 0.84 0.96 0.89 229 162 6 0.69 0.93 0.79 192 163 7 0.92 0.84 0.88 259 164 8 0.92 0.98 0.95 259 165 9 0.91 0.96 0.94 238 166 10 0.99 0.88 0.93 264 167 11 0.98 0.73 0.83 321 168 12 0.83 0.91 0.87 226 169 13 0.92 0.97 0.95 231 170 14 0.96 0.89 0.93 239 171 15 0.97 0.51 0.67 443 172 16 0.96 0.83 0.89 293 173 17 0.97 0.92 0.95 245 174 18 0.62 0.98 0.76 119 175 19 0.16 0.93 0.28 28 176 177 avg / total 0.88 0.85 0.85 4712 178 179 去除停用词的TfidVectorizer提取的特征学习模型准确率： 0.8826400679117148 180 更加详细的评估指标: 181 precision recall f1-score support 182 183 0 0.81 0.86 0.83 190 184 1 0.81 0.85 0.83 238 185 2 0.87 0.84 0.86 257 186 3 0.88 0.78 0.83 269 187 4 0.90 0.92 0.91 235 188 5 0.88 0.95 0.91 243 189 6 0.80 0.90 0.85 230 190 7 0.92 0.89 0.90 244 191 8 0.94 0.98 0.96 265 192 9 0.93 0.97 0.95 242 193 10 0.99 0.88 0.93 264 194 11 0.98 0.85 0.91 273 195 12 0.86 0.93 0.89 231 196 13 0.93 0.96 0.95 237 197 14 0.97 0.90 0.93 239 198 15 0.96 0.70 0.81 320 199 16 0.98 0.84 0.90 294 200 17 0.99 0.92 0.95 248 201 18 0.74 0.97 0.84 145 202 19 0.29 0.96 0.45 48 203 204 avg / total 0.90 0.88 0.89 4712 205 '''