利用sklearn進行豆瓣電影評論的文字分類

在之前，我已經在豆瓣電影top250中爬取了約6w條好評和差評，在此我們來利用這些資料，進行入門級別的文字分類。

使用xlrd庫進行xlsx檔案的讀取，讀取完畢後使用jieba分詞工具進行分詞。

import numpy as np

import pandas as pd
import re
import jieba
import xlrd
from sklearn import feature_extraction
from sklearn.feature_extraction.text import tfidftransformer
from sklearn.feature_extraction.text import countvectorizer
from nltk.tokenize import word_tokenize
from sklearn.linear_model import logisticregression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from nltk.corpus import stopwords
from sklearn.svm import svc, linearsvc
from sklearn.ensemble import randomforestclassifier
from sklearn.neighbors import kneighborsclassifier
from sklearn.*****_bayes import gaussiannb
from sklearn.linear_model import perceptron
from sklearn.linear_model import sgdclassifier
from sklearn.tree import decisiontreeclassifier
# 載入資料
# 從excel檔案中讀取出book物件，並定位到sheet1，也就是具體的資料
douban_data_input = xlrd.open_workbook(r"./douban_xlsx.xlsx").sheet_by_index(0)
douban_data = [[0 for i in range(2)] for j in range(douban_data_input.nrows)]
for i in range(douban_data_input.nrows):
douban_data[i][0] = bool(douban_data_input.cell_value(rowx=i, colx=0))
str = douban_data_input.cell_value(rowx=i, colx=1)
douban_data[i][1] = " ".join(jieba.cut(str, cut_all=false, hmm=true))

總的來說，就是把一段話的每個詞都配之以重要性指標，某個詞在這段話的出現次數多時，它就更重要。比如一段話中提到了三次「中國」，就比另一段只提到了一次的重要。

此外，當這個詞在所有話中出現的次數多時（比如「蘋果」，「賈伯斯」等不常見詞），這個詞就更加的重要；當這個詞在所有的段落中出現次數都多時（比如「的」，「這」等常見詞），這個詞的重要性下降。

對於每個詞都計算這樣的重要性並寫成乙個向量後，對映就完成了。

具體**：

# 由於記憶體不夠大，只取其中的一部分進行測試

all_star_list = [x[0] for x in douban_data] # 提取出第一列來
all_star_list = all_star_list[20000:34000]
all_comment_list = [x[1] for x in douban_data] # 提取出第二列來
all_comment_list = all_comment_list[20000:34000]
# 資料的tf-idf資訊計算
vectorizer = countvectorizer() # 該類會將文字中的詞語轉換為詞頻矩陣，矩陣元素a[i][j],表示j詞在i類文字下的詞頻
transformer = tfidftransformer() # 該類會統計每個詞語的tf-idf權值
# 第乙個fit_transform是計算tf-idf，第二個fit_transform是將文字轉為詞頻矩陣
tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(all_comment_list))
word = vectorizer.get_feature_names() # 獲取詞袋模型中的所有詞語

# 拆分資料為訓練集，交叉驗證集合

x_train, x_vc, y_train, y_vc = train_test_split(weight, all_star_list, test_size=0.4, random_state=0)
# 開始訓練
clf = logisticregression()
clf.fit(x_train, y_train)
y_pre = clf.predict(x_vc)
train_scores = clf.score(x_train, y_train)
valid_scores = accuracy_score(y_pre, y_vc)
print(c, train_scores, valid_scores)

調整正則化強度：將

clf = logisticregression()

clf = logisticregression(c=10.0)

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1.獲取豆瓣讀書頁資訊，為 如下 coding utf 8 import requests from lxml import etree 1.獲取豆瓣讀書網頁內容 headers url response requests.get url,headers headers text response....

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