简介
本实验展示了如何使用 scikit-learn 将文本文档分类到不同类别。我们将使用 20 新闻组数据集，其中包含约 18,000 篇关于 20 个主题的新闻组帖子。我们将使用词袋方法和 Tf-idf 加权文档 - 术语稀疏矩阵来编码特征。本实验还将展示各种能够有效处理稀疏矩阵的分类器。
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加载并向量化 20 新闻组文本数据集
我们定义一个函数来从 20 新闻组数据集中加载数据，该数据集包含约 18,000 篇关于 20 个主题的新闻组帖子，分为两个子集：一个用于训练，另一个用于测试。我们将在不剥离元数据的情况下加载并向量化数据集。
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
categories = [
"alt.atheism",
"talk.religion.misc",
"comp.graphics",
"sci.space",
]
def load_dataset(verbose=False, remove=()):
"""加载并向量化 20 新闻组数据集。"""
data_train = fetch_20newsgroups(
subset="train",
categories=categories,
shuffle=True,
random_state=42,
remove=remove,
)
data_test = fetch_20newsgroups(
subset="test",
categories=categories,
shuffle=True,
random_state=42,
remove=remove,
)
## `target_names` 中标签的顺序可能与 `categories` 不同
target_names = data_train.target_names
## 将目标拆分为训练集和测试集
y_train, y_test = data_train.target, data_test.target
## 使用稀疏向量化器从训练数据中提取特征
vectorizer = TfidfVectorizer(
sublinear_tf=True, max_df=0.5, min_df=5, stop_words="english"
)
X_train = vectorizer.fit_transform(data_train.data)
## 使用相同的向量化器从测试数据中提取特征
X_test = vectorizer.transform(data_test.data)
feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()
if verbose:
print(f"{len(data_train.data)} 个文档")
print(f"{len(data_test.data)} 个文档")
print(f"{len(target_names)} 个类别")
print(f"样本数：{X_train.shape[0]}, 特征数：{X_train.shape[1]}")
print(f"样本数：{X_test.shape[0]}, 特征数：{X_test.shape[1]}")
return X_train, X_test, y_train, y_test, feature_names, target_names
X_train, X_test, y_train, y_test, feature_names, target_names = load_dataset(verbose=True)
词袋文档分类器分析
我们现在将对分类器进行两次训练，一次在包含元数据的文本样本上进行，另一次在去除元数据之后进行。我们将使用混淆矩阵分析测试集上的分类错误，并检查定义训练模型分类函数的系数。
from sklearn.linear_model import RidgeClassifier
from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
clf = RidgeClassifier(tol=1e-2, solver="sparse_cg")
clf.fit(X_train, y_train)
pred = clf.predict(X_test)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
ConfusionMatrixDisplay.from_predictions(y_test, pred, ax=ax)
ax.xaxis.set_ticklabels(target_names)
ax.yaxis.set_ticklabels(target_names)
_ = ax.set_title(
f"混淆矩阵，用于 {clf.__class__.__name__}\n在原始文档上"
)
def plot_feature_effects():
## 按出现频率加权的学习系数
average_feature_effects = clf.coef_ * np.asarray(X_train.mean(axis=0)).ravel()
for i, label in enumerate(target_names):
top5 = np.argsort(average_feature_effects[i])[-5:][::-1]
if i == 0:
top = pd.DataFrame(feature_names[top5], columns=[label])
top_indices = top5
else:
top[label] = feature_names[top5]
top_indices = np.concatenate((top_indices, top5), axis=None)
top_indices = np.unique(top_indices)
predictive_words = feature_names[top_indices]
## 绘制特征效应
bar_size = 0.25
padding = 0.75
y_locs = np.arange(len(top_indices)) * (4 * bar_size + padding)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
for i, label in enumerate(target_names):
ax.barh(
y_locs + (i - 2) * bar_size,
average_feature_effects[i, top_indices],
height=bar_size,
label=label,
)
ax.set(
yticks=y_locs,
yticklabels=predictive_words,
ylim=[
0 - 4 * bar_size,
len(top_indices) * (4 * bar_size + padding) - 4 * bar_size,
],
)
ax.legend(loc="lower right")
print("每个类别的前 5 个关键词：")
print(top)
return ax
_ = plot_feature_effects().set_title("对原始数据的平均特征效应")
去除元数据后的模型
现在我们将使用 scikit-learn 中 20 新闻组数据集加载器的remove选项来训练一个文本分类器，该分类器在做决策时不太依赖元数据。我们还将使用混淆矩阵分析测试集上的分类错误，并检查定义训练模型分类函数的系数。
(
X_train,
X_test,
y_train,
y_test,
feature_names,
target_names,
) = load_dataset(remove=("headers", "footers", "quotes"))
clf = RidgeClassifier(tol=1e-2, solver="sparse_cg")
clf.fit(X_train, y_train)
pred = clf.predict(X_test)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
ConfusionMatrixDisplay.from_predictions(y_test, pred, ax=ax)
ax.xaxis.set_ticklabels(target_names)
ax.yaxis.set_ticklabels(target_names)
_ = ax.set_title(
f"{clf.__class__.__name__} 的混淆矩阵\n在过滤后的文档上"
)
_ = plot_feature_effects().set_title("对过滤后文档的平均特征效应")
对分类器进行基准测试
现在我们将使用八个不同的分类模型对数据集进行训练和测试，并获取每个模型的性能结果。本研究的目的是突出针对此类多类别文本分类问题，不同类型分类器在计算量/准确性方面的权衡。
from sklearn.utils.extmath import density
from sklearn import metrics
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.naive_bayes import ComplementNB
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.neighbors import NearestCentroid
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
results = []
for clf, name in (
(LogisticRegression(C=5, max_iter=1000), "逻辑回归"),
(RidgeClassifier(alpha=1.0, solver="sparse_cg"), "岭分类器"),
(KNeighborsClassifier(n_neighbors=100), "k 近邻"),
(RandomForestClassifier(), "随机森林"),
## L2 惩罚的线性支持向量分类器
(LinearSVC(C=0.1, dual=False, max_iter=1000), "线性支持向量分类器"),
## L2 惩罚的线性随机梯度下降
(
SGDClassifier(
loss="log_loss", alpha=1e-4, n_iter_no_change=3, early_stopping=True
),
"对数损失随机梯度下降",
),
## 最近质心（又名罗基奥分类器）
(NearestCentroid(), "最近质心"),
## 稀疏朴素贝叶斯分类器
(ComplementNB(alpha=0.1), "互补朴素贝叶斯"),
):
print("=" * 80)
print(name)
results.append(benchmark(clf, name))
indices = np.arange(len(results))
results = [[x[i] for x in results] for i in range(4)]
clf_names, score, training_time, test_time = results
training_time = np.array(training_time)
test_time = np.array(test_time)
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 8))
ax1.scatter(score, training_time, s=60)
ax1.set(
title="得分 - 训练时间权衡",
yscale="log",
xlabel="测试准确率",
ylabel="训练时间（秒）",
)
fig, ax2 = plt.subplots(figsize=(10, 8))
ax2.scatter(score, test_time, s=60)
ax2.set(
title="得分 - 测试时间权衡",
yscale="log",
xlabel="测试准确率",
ylabel="测试时间（秒）",
)
for i, txt in enumerate(clf_names):
ax1.annotate(txt, (score[i], training_time[i]))
ax2.annotate(txt, (score[i], test_time[i]))
总结
本实验展示了如何使用 scikit-learn 将文本文档分类到不同类别中。我们加载了 20 新闻组数据集，并使用词袋方法和 TF-IDF 加权的文档 - 词项稀疏矩阵对特征进行编码。我们对分类器进行了两次训练，一次在包含元数据的文本样本上进行，另一次在去除元数据之后进行。我们使用混淆矩阵分析了测试集上的分类错误，并检查了定义训练模型分类函数的系数。我们还使用八个不同的分类模型对数据集进行了训练和测试，并获得了每个模型的性能结果。本研究的目的是突出针对此类多类别文本分类问题，不同类型分类器在计算量/准确性方面的权衡。