Вопрос или проблема
Я относительно новичок в дата-науке и у меня есть вопрос о NBSVM. У меня есть задача с двумя классами и текстовые данные (заголовки из газеты). Я хочу использовать NBSVM для прогнозирования, имеет ли заголовок метку 0 или 1.
Насколько я понял, как я должен действовать сейчас:
- преобразовать заголовки в матрицу документ-термин
- рассчитать логарифмическое отношение частот. Насколько я понял, это вероятности отдельных документов для класса (т.е. вероятность того, что документ принадлежит классу 0 или классу 1). Пожалуйста, поправьте меня, если я ошибаюсь.
- логарифмические отношения затем служат входными данными для SVM. Он вставляет отношения и устанавливает границу между двумя классами. Когда приходят новые данные, SVM сообщает, к какому классу принадлежат данные.
Это правильно? Пожалуйста, примите во внимание, что это только теоретическая процедура, а не реализация.
вы используете sklearn “CountVectorizer” и “TfidfVectorizer” для преобразования текстовых данных в вектор
tfidf = TfidfVectorizer(sublinear_tf=True, min_df=5, norm='l2', encoding='latin-1', ngram_range=(1, 2), stop_words="english")
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['text'], df['class'], random_state = 0)
# векторные представления текста
count_vect = CountVectorizer()
X_train_counts = count_vect.fit_transform(X_train)
tfidf_transformer = TfidfTransformer()
X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts)
# Построение модели SVM
svmmodel = LinearSVC().fit(X_train_tfidf, y_train)
Ответ или решение
Классификация NBSVM: полное руководство
Классификация является важной задачей в аналитике данных, особенно когда дело касается текстовых данных, таких как заголовки газет. Подход, который вы хотите использовать, заключается в комбинации Наивного Байесовского классификатора (NB) и Метода опорных векторов (SVM), который называется NBSVM. Давайте рассмотрим этот процесс более подробно.
Шаг 1: Преобразование текста в матрицу терминов документов
Первый шаг — это преобразование заголовков в матрицу терминов документов (DTM). В Python это можно сделать с использованием библиотеки sklearn. Здесь вы можете выбрать между CountVectorizer и TfidfVectorizer.
CountVectorizer создает матрицу, основанную на частоте слов, тогда как TfidfVectorizer использует взвешивание термина, основанное на важности слова в документе и корпусе. На вашем месте я бы порекомендовал использовать TfidfVectorizer, чтобы учесть как частотность, так и редкость слов.
Пример кода для этого шага:
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf = TfidfVectorizer(sublinear_tf=True, min_df=5, norm='l2', encoding='latin-1', ngram_range=(1, 2), stop_words="english")
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['text'], df['class'], random_state=0)
X_train_tfidf = tfidf.fit_transform(X_train)Шаг 2: Вычисление логарифмических коэффициентов вероятности
На втором шаге необходимо рассчитать логарифмические коэффициенты вероятности для каждой категории. Неправильно считать их просто вероятностями каждого документа. Вместо этого, для каждой категории вам нужно определить, насколько вероятно, что слово появляется в документе данного класса по сравнению с другим классом.
Эти логарифмические коэффициенты вероятности можно интерпретировать как "доля_prob", то есть они отражают соотношение вероятности появления слов в классах 0 и 1. На уровне кода это делается с помощью метода fit Да не забывайте, что Naive Bayes сам по себе предполагает независимость признаков.
Шаг 3: Обучение модели SVM
На этом этапе мы переходим к обучению модели SVM с использованием рассчитанных логарифмических коэффициентов вероятности, полученных на предыдущем шаге.
Для этого можно использовать LinearSVC, который оптимален при работе с высокоразмерными данными (например, текстовые данные), так как он использует линейные классы для классификации.
Код для этого будет выглядеть следующим образом:
from sklearn.svm import LinearSVC
svm_model = LinearSVC()
svm_model.fit(X_train_tfidf, y_train)Шаг 4: Прогнозирование классов
Когда ваша модель обучена, следующий этап — это тестирование и прогнозирование классов для новых данных. Вы просто передаете предобработанные данные в svm_model.predict():
predictions = svm_model.predict(X_test_tfidf)Заключение
Итак, вы правильно поняли теорию использования NBSVM для решения вашей задачи классификации. Ваша процедура описана верно и включает все ключевые шаги — от преобразования текстовых данных до обучения модели SVM. Важно только учитывать, что логарифмические коэффициенты вероятности — это не вероятность самого документа, а соотношение вероятности слов в классах.
Если у вас будут дополнительные вопросы по реализации или теории, не стесняйтесь их задавать. Удачи в вашем проекте!