• 应用scikit-learn做文本分类

    文本挖掘的paper没找到统一的benchmark，只好自己跑程序，走过路过的前辈如果知道20newsgroups或者其它好用的公共数据集的分类（最好要所有类分类结果，全部或取部分特征无所谓）麻烦留言告知下现在的benchmark，万谢！

    嗯，说正文。20newsgroups官网上给出了3个数据集，这里我们用最原始的20news-19997.tar.gz。

    分为以下几个过程：

    • 加载数据集
    • 提feature
    • 分类
      • Naive Bayes
      • KNN
      • SVM
    • 聚类
    说明： scipy官网上有参考，但是看着有点乱，而且有bug。本文中我们分块来看。
     
    Environment：Python 2.7 + Scipy （scikit-learn）
     
    1.加载数据集
    从20news-19997.tar.gz下载数据集，解压到scikit_learn_data文件夹下，加载数据，详见code注释。
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     在CODE上查看代码片派生到我的代码片
    1. #first extract the 20 news_group dataset to /scikit_learn_data  
    2. from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups  
    3. #all categories  
    4. #newsgroup_train = fetch_20newsgroups(subset='train')  
    5. #part categories  
    6. categories = ['comp.graphics',  
    7.  'comp.os.ms-windows.misc',  
    8.  'comp.sys.ibm.pc.hardware',  
    9.  'comp.sys.mac.hardware',  
    10.  'comp.windows.x'];  
    11. newsgroup_train = fetch_20newsgroups(subset = 'train',categories = categories);  


    可以检验是否load好了：
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     在CODE上查看代码片派生到我的代码片
    1. #print category names  
    2. from pprint import pprint  
    3. pprint(list(newsgroup_train.target_names))  

    结果：
    ['comp.graphics',
     'comp.os.ms-windows.misc',
     'comp.sys.ibm.pc.hardware',
     'comp.sys.mac.hardware',
     'comp.windows.x']
     
     
     
     
     
     
     
    2. 提feature：
    刚才load进来的newsgroup_train就是一篇篇document，我们要从中提取feature，即词频啊神马的，用fit_transform
     
    Method 1. HashingVectorizer，规定feature个数
     
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     在CODE上查看代码片派生到我的代码片
    1. #newsgroup_train.data is the original documents, but we need to extract the   
    2. #feature vectors inorder to model the text data  
    3. from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer  
    4. vectorizer = HashingVectorizer(stop_words = 'english',non_negative = True,  
    5.                                n_features = 10000)  
    6. fea_train = vectorizer.fit_transform(newsgroup_train.data)  
    7. fea_test = vectorizer.fit_transform(newsgroups_test.data);  
    8.   
    9.   
    10. #return feature vector 'fea_train' [n_samples,n_features]  
    11. print 'Size of fea_train:' + repr(fea_train.shape)  
    12. print 'Size of fea_train:' + repr(fea_test.shape)  
    13. #11314 documents, 130107 vectors for all categories  
    14. print 'The average feature sparsity is {0:.3f}%'.format(  
    15. fea_train.nnz/float(fea_train.shape[0]*fea_train.shape[1])*100);  

    结果：
    Size of fea_train:(2936, 10000)
    Size of fea_train:(1955, 10000)
    The average feature sparsity is 1.002%
    因为我们只取了10000个词，即10000维feature，稀疏度还不算低。而实际上用TfidfVectorizer统计可得到上万维的feature，我统计的全部样本是13w多维，就是一个相当稀疏的矩阵了。
     
     
    **************************************************************************************************************************

    上面代码注释说TF-IDF在train和test上提取的feature维度不同，那么怎么让它们相同呢？有两种方法：

     
    Method 2. CountVectorizer+TfidfTransformer
     
    让两个CountVectorizer共享vocabulary：
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    1. #----------------------------------------------------  
    2. #method 1:CountVectorizer+TfidfTransformer  
    3. print '************************* CountVectorizer+TfidfTransformer *************************'  
    4. from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer,TfidfTransformer  
    5. count_v1= CountVectorizer(stop_words = 'english', max_df = 0.5);  
    6. counts_train = count_v1.fit_transform(newsgroup_train.data);  
    7. print "the shape of train is "+repr(counts_train.shape)  
    8.   
    9. count_v2 = CountVectorizer(vocabulary=count_v1.vocabulary_);  
    10. counts_test = count_v2.fit_transform(newsgroups_test.data);  
    11. print "the shape of test is "+repr(counts_test.shape)  
    12.   
    13. tfidftransformer = TfidfTransformer();  
    14.   
    15. tfidf_train = tfidftransformer.fit(counts_train).transform(counts_train);  
    16. tfidf_test = tfidftransformer.fit(counts_test).transform(counts_test);  

    结果：
    *************************
    CountVectorizer+TfidfTransformer
    *************************
    the shape of train is (2936, 66433)
    the shape of test is (1955, 66433)
     
     
     
     
     
    Method 3. TfidfVectorizer
     
    让两个TfidfVectorizer共享vocabulary：
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     在CODE上查看代码片派生到我的代码片
    1. #method 2:TfidfVectorizer  
    2. print '************************* TfidfVectorizer *************************'  
    3. from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer  
    4. tv = TfidfVectorizer(sublinear_tf = True,  
    5.                                     max_df = 0.5,  
    6.                                     stop_words = 'english');  
    7. tfidf_train_2 = tv.fit_transform(newsgroup_train.data);  
    8. tv2 = TfidfVectorizer(vocabulary = tv.vocabulary_);  
    9. tfidf_test_2 = tv2.fit_transform(newsgroups_test.data);  
    10. print "the shape of train is "+repr(tfidf_train_2.shape)  
    11. print "the shape of test is "+repr(tfidf_test_2.shape)  
    12. analyze = tv.build_analyzer()  
    13. tv.get_feature_names()#statistical features/terms  


    结果：
     
    *************************
    TfidfVectorizer
    *************************
    the shape of train is (2936, 66433)
    the shape of test is (1955, 66433)
     
     
    此外，还有sklearn里封装好的抓feature函数，fetch_20newsgroups_vectorized
     
     
     
     
    Method 4. fetch_20newsgroups_vectorized
     
    但是这种方法不能挑出几个类的feature，只能全部20个类的feature全部弄出来：
     
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     在CODE上查看代码片派生到我的代码片
    1. print '************************* fetch_20newsgroups_vectorized *************************'  
    2. from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups_vectorized  
    3. tfidf_train_3 = fetch_20newsgroups_vectorized(subset = 'train');  
    4. tfidf_test_3 = fetch_20newsgroups_vectorized(subset = 'test');  
    5. print "the shape of train is "+repr(tfidf_train_3.data.shape)  
    6. print "the shape of test is "+repr(tfidf_test_3.data.shape)  


    结果：
     
    *************************
    fetch_20newsgroups_vectorized
    *************************
    the shape of train is (11314, 130107)
    the shape of test is (7532, 130107)
     
     
     
     
    3. 分类
    3.1 Multinomial Naive Bayes Classifier
    见代码&comment，不解释
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    1. ######################################################  
    2. #Multinomial Naive Bayes Classifier  
    3. print '************************* Naive Bayes *************************'  
    4. from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB  
    5. from sklearn import metrics  
    6. newsgroups_test = fetch_20newsgroups(subset = 'test',  
    7.                                      categories = categories);  
    8. fea_test = vectorizer.fit_transform(newsgroups_test.data);  
    9. #create the Multinomial Naive Bayesian Classifier  
    10. clf = MultinomialNB(alpha = 0.01)   
    11. clf.fit(fea_train,newsgroup_train.target);  
    12. pred = clf.predict(fea_test);  
    13. calculate_result(newsgroups_test.target,pred);  
    14. #notice here we can see that f1_score is not equal to 2*precision*recall/(precision+recall)  
    15. #because the m_precision and m_recall we get is averaged, however, metrics.f1_score() calculates  
    16. #weithed average, i.e., takes into the number of each class into consideration.  

    注意我最后的3行注释，为什么f1≠2*（准确率*召回率）/（准确率+召回率）

    其中，函数calculate_result计算f1：

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    1. def calculate_result(actual,pred):  
    2.     m_precision = metrics.precision_score(actual,pred);  
    3.     m_recall = metrics.recall_score(actual,pred);  
    4.     print 'predict info:'  
    5.     print 'precision:{0:.3f}'.format(m_precision)  
    6.     print 'recall:{0:0.3f}'.format(m_recall);  
    7.     print 'f1-score:{0:.3f}'.format(metrics.f1_score(actual,pred));  
    8.       



    3.2 KNN：

    [python] view plain copy
     
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    1. ######################################################  
    2. #KNN Classifier  
    3. from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier  
    4. print '************************* KNN *************************'  
    5. knnclf = KNeighborsClassifier()#default with k=5  
    6. knnclf.fit(fea_train,newsgroup_train.target)  
    7. pred = knnclf.predict(fea_test);  
    8. calculate_result(newsgroups_test.target,pred);  



    3.3 SVM:

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     在CODE上查看代码片派生到我的代码片
    1. ######################################################  
    2. #SVM Classifier  
    3. from sklearn.svm import SVC  
    4. print '************************* SVM *************************'  
    5. svclf = SVC(kernel = 'linear')#default with 'rbf'  
    6. svclf.fit(fea_train,newsgroup_train.target)  
    7. pred = svclf.predict(fea_test);  
    8. calculate_result(newsgroups_test.target,pred);  

    结果：

    *************************

    Naive Bayes
    *************************
    predict info:
    precision:0.764
    recall:0.759
    f1-score:0.760
    *************************
    KNN
    *************************
    predict info:
    precision:0.642
    recall:0.635
    f1-score:0.636
    *************************
    SVM
    *************************
    predict info:
    precision:0.777
    recall:0.774
    f1-score:0.774

    4. 聚类

    [cpp] view plain copy
     
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    1. ######################################################  
    2. #KMeans Cluster  
    3. from sklearn.cluster import KMeans  
    4. print '************************* KMeans *************************'  
    5. pred = KMeans(n_clusters=5)  
    6. pred.fit(fea_test)  
    7. calculate_result(newsgroups_test.target,pred.labels_);  



    结果：

    *************************
    KMeans
    *************************
    predict info:
    precision:0.264
    recall:0.226
    f1-score:0.213

    本文全部代码下载：在此

    貌似准确率好低……那我们用全部特征吧……结果如下：

    *************************
    Naive Bayes
    *************************
    predict info:
    precision:0.771
    recall:0.770
    f1-score:0.769
    *************************
    KNN
    *************************
    predict info:
    precision:0.652
    recall:0.645
    f1-score:0.645
    *************************
    SVM
    *************************
    predict info:
    precision:0.819
    recall:0.816
    f1-score:0.816
    *************************
    KMeans
    *************************
    predict info:
    precision:0.289
    recall:0.313
    f1-score:0.266

     from: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/23615947
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