一、前言
上篇文章机器学习实战教程（四）：朴素贝叶斯基础篇_M_Q_T的博客-CSDN博客讲解了朴素贝叶斯的基础知识。本篇文章将在此基础上进行扩展，你将看到以下内容：
- 拉普拉斯平滑
- 垃圾邮件过滤(Python3)
- 新浪新闻分类(sklearn)
二、朴素贝叶斯改进之拉普拉斯平滑
上篇文章提到过，算法存在一定的问题，需要进行改进。那么需要改进的地方在哪里呢？利用贝叶斯分类器对文档进行分类时，要计算多个概率的乘积以获得文档属于某个类别的概率，即计算p(w0|1)p(w1|1)p(w2|1)。如果其中有一个概率值为0，那么最后的成绩也为0。我们拿出上一篇文章的截图。
从上图可以看出，在计算的时候已经出现了概率为0的情况。如果新实例文本，包含这种概率为0的分词，那么最终的文本属于某个类别的概率也就是0了。显然，这样是不合理的，为了降低这种影响，可以将所有词的出现数初始化为1，并将分母初始化为2。这种做法就叫做拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)又被称为加1平滑，是比较常用的平滑方法，它就是为了解决0概率问题。
除此之外，另外一个遇到的问题就是下溢出，这是由于太多很小的数相乘造成的。学过数学的人都知道，两个小数相乘，越乘越小，这样就造成了下溢出。在程序中，在相应小数位置进行四舍五入，计算结果可能就变成0了。为了解决这个问题，对乘积结果取自然对数。通过求对数可以避免下溢出或者浮点数舍入导致的错误。同时，采用自然对数进行处理不会有任何损失。下图给出函数f(x)和ln(f(x))的曲线。
检查这两条曲线，就会发现它们在相同区域内同时增加或者减少，并且在相同点上取到极值。它们的取值虽然不同，但不影响最终结果。因此我们可以对上篇文章的trainNB0(trainMatrix, trainCategory)函数进行更改，修改如下：
def trainNB0(trainMatrix, trainCategory):
numTrainDocs = len(trainMatrix) # 计算训练的文档数目
numWords = len(trainMatrix[0]) # 计算每篇文档的词条数
pAbusive = sum(trainCategory) / float(numTrainDocs) # 文档属于侮辱类的概率
p0Num = np.ones(numWords);
p1Num = np.ones(numWords) # 创建numpy.ones数组,词条出现数初始化为1，拉普拉斯平滑
p0Denom = 2.0;
p1Denom = 2.0 # 分母初始化为2,拉普拉斯平滑
for i in range(numTrainDocs):
if trainCategory[i] == 1: # 统计属于侮辱类的条件概率所需的数据，即P(w0|1),P(w1|1),P(w2|1)···
p1Num += trainMatrix[i]
p1Denom += sum(trainMatrix[i])
else: # 统计属于非侮辱类的条件概率所需的数据，即P(w0|0),P(w1|0),P(w2|0)···
p0Num += trainMatrix[i]
p0Denom += sum(trainMatrix[i])
p1Vect = np.log(p1Num / p1Denom) # 取对数，防止下溢出
p0Vect = np.log(p0Num / p0Denom)
return p0Vect, p1Vect, pAbusive #返回属于侮辱类的条件概率数组，属于非侮辱类的条件概率数组，文档属于侮辱类的概率
运行代码，就可以得到如下结果：
myVocabList:
['maybe', 'take', 'my', 'to', 'stupid', 'dalmation', 'cute', 'how', 'is', 'garbage', 'love', 'problems', 'not', 'mr', 'steak', 'quit', 'has', 'stop', 'I', 'food', 'flea', 'dog', 'so', 'posting', 'worthless', 'help', 'him', 'park', 'ate', 'please', 'licks', 'buying']
p0V:
[-3.25809654 -3.25809654 -1.87180218 -2.56494936 -3.25809654 -2.56494936
-2.56494936 -2.56494936 -2.56494936 -3.25809654 -2.56494936 -2.56494936
-3.25809654 -2.56494936 -2.56494936 -3.25809654 -2.56494936 -2.56494936
-2.56494936 -3.25809654 -2.56494936 -2.56494936 -2.56494936 -3.25809654
-3.25809654 -2.56494936 -2.15948425 -3.25809654 -2.56494936 -2.56494936
-2.56494936 -3.25809654]
p1V:
[-2.35137526 -2.35137526 -3.04452244 -2.35137526 -1.65822808 -3.04452244
-3.04452244 -3.04452244 -3.04452244 -2.35137526 -3.04452244 -3.04452244
-2.35137526 -3.04452244 -3.04452244 -2.35137526 -3.04452244 -2.35137526
-3.04452244 -2.35137526 -3.04452244 -1.94591015 -3.04452244 -2.35137526
-1.94591015 -3.04452244 -2.35137526 -2.35137526 -3.04452244 -3.04452244
-3.04452244 -2.35137526]
classVec:
[0, 1, 0, 1, 0, 1]
pAb:
0.5
Process finished with exit code 0
瞧，这样我们得到的结果就没有问题了，不存在0概率。当然除此之外，我们还需要对代码进行修改classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1)函数，修改如下：
"""
函数说明:朴素贝叶斯分类器分类函数
Parameters:
vec2Classify - 待分类的词条数组
p0Vec - 非侮辱类的条件概率数组
p1Vec -侮辱类的条件概率数组
pClass1 - 文档属于侮辱类的概率
Returns:
0 - 属于非侮辱类
1 - 属于侮辱类
Modify:
2022-12-14
"""
def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1):
p1 = sum(vec2Classify * p1Vec) + np.log(pClass1) #对应元素相乘。logA * B = logA + logB，所以这里加上log(pClass1)
p0 = sum(vec2Classify * p0Vec) + np.log(1.0 - pClass1)
if p1 > p0:
return 1
else:
return 0为啥这么改？因为取自然对数了。logab = loga + logb。
这样，我们的朴素贝叶斯分类器就改进完毕了。
三、朴素贝叶斯之过滤垃圾邮件
在上篇文章那个简单的例子中，我们引入了字符串列表。使用朴素贝叶斯解决一些现实生活中的问题时，需要先从文本内容得到字符串列表，然后生成词向量。下面这个例子中，我们将了解朴素贝叶斯的一个最著名的应用：电子邮件垃圾过滤。首先看一下使用朴素贝叶斯对电子邮件进行分类的步骤：
- 收集数据：提供文本文件。
- 准备数据：将文本文件解析成词条向量。
- 分析数据：检查词条确保解析的正确性。
- 训练算法：使用我们之前建立的trainNB0()函数。
- 测试算法：使用classifyNB()，并构建一个新的测试函数来计算文档集的错误率。
- 使用算法：构建一个完整的程序对一组文档进行分类，将错分的文档输出到屏幕上。
1、收集数据
数据我已经为大家准备好了，可以在该Github上下载： 数据集下载
有两个文件夹ham和spam，spam文件下的txt文件为垃圾邮件。
2、准备数据
对于英文文本，我们可以以非字母、非数字作为符号进行切分，使用split函数即可。编写代码如下：
# -*- coding: UTF-8 -*-
import re
"""
函数说明:接收一个大字符串并将其解析为字符串列表
Parameters:
无
Returns:
无
Modify:
2022-12-14
"""
def textParse(bigString): # 将字符串转换为字符列表
listOfTokens = re.split(r'\W+', bigString) # 将特殊符号作为切分标志进行字符串切分，即非字母、非数字
return [tok.lower() for tok in listOfTokens if len(tok) > 2] # 除了单个字母，例如大写的I，其它单词变成小写
"""
函数说明:将切分的实验样本词条整理成不重复的词条列表，也就是词汇表
Parameters:
dataSet - 整理的样本数据集
Returns:
vocabSet - 返回不重复的词条列表，也就是词汇表
Modify:
2022-12-14
"""
def createVocabList(dataSet):
vocabSet = set([]) # 创建一个空的不重复列表
for document in dataSet:
vocabSet = vocabSet | set(document) # 取并集
return list(vocabSet)
if __name__ == '__main__':
docList = []
classList = []
for i in range(1, 26): # 遍历25个txt文件
wordList = textParse(open('spam/%d.txt' % i, 'r').read()) # 读取每个垃圾邮件，并字符串转换成字符串列表
docList.append(wordList)
classList.append(1) # 标记垃圾邮件，1表示垃圾文件
wordList = textParse(open('ham/%d.txt' % i, 'r').read()) # 读取每个非垃圾邮件，并字符串转换成字符串列表
docList.append(wordList)
classList.append(0) # 标记非垃圾邮件，1表示垃圾文件
vocabList = createVocabList(docList) # 创建词汇表，不重复
print(vocabList)这样我们就得到了词汇表，结果如下图所示：
['about', 'program', 'jay', 'increase', 'of_penisen1argement', 'want',
'lined', 'severepain', '66343', 'fedex', 'easily', 'millions', 'time',
'far', '138', 'income', 'turd', 'featured', '180', 'store', '750',
'superb', 'they', 'success', 'mba', 'level', '14th', 'great', 'www',
'accepted', 'wallets', 'help', 'private', 'capabilities', 'gas', 'hours',
'arvind', 'proven', 'others', '199', 'running', '322', 'will', 'starting',
'courier', 'germany', 'don抰', 'notification', 'bags', 'town', 'fermi',
'made', 'changing', 'should', 'nvidia', '625', 'everything', 'customized',
'came', 'today', 'concise', 'accept', 'experts', 'buyviagra', 'interesting',
'since', 'create', 'aged', 'julius', 'foaming', 'heard', 'transformed',
'welcome', 'fda', 'save', 'gain', 'google', 'assistance', '86152', 'ready',
'both', 'competitive', '90563', 'signed', 'computing', 'sorry', 'amazing',
'moderately', 'reliever', 'sounds', 'design', 'instead', 'differ', 'major',
'pavilion', 'located', 'girl', 'brand', 'incoming', 'art', 'magazine',
'view', 'code', 'what', 'mandarin', 'jpgs', 'work', 'least', 'tent', 'meet',
'via', 'being', 'safe', 'price', 'harderecetions', 'generation', 'questions',
'insights', 'canadian', 'discussions', 'uses', '588', 'forward', 'giants', 'adobe',
'john', 'answer', 'pictures', 'cards', 'information', 'length', 'just', 'station', 'keep', 'worldwide', 'two', '10mg', 'knocking', 'things', '570', 'quality',
'plane', 'placed', 'discreet', 'changes', 'encourage', 'pricing', 'huge', 'was',
'while', 'storage', '366', 'book', 'lunch', 'articles', 'wrote', 'net', 'cold', 'forum',
'219', 'creative', 'often', 'had', 'could', 'new', 'service', 'back', 'find',
'cost', 'father', 'specifications', 'coast', 'network', 'suggest', 'link', 'same',
'you抮e', 'faster', 'has', '492', 'blue', 'ambiem', 'speedpost', '174623', 'most', 'vicodin', '300x', 'cuda', 'sure', 'don', 'ordercializviagra', 'survive', 'spaying', '2011', 'thank', 'plugin', 'tour', 'programming', 'update', 'drunk', 'low', 'buy', 'such', 'said', 'away', 'can', 'right', 'assigning', 'opportunity', 'perhaps', 'inside', 'fine', 'thing', 'enough', 'wednesday', 'pretty', 'hommies', 'support', 'october', 'control', 'ideas', 'hangzhou', 'where', 'class', 'shipping', '15mg', 'mathematician', 'jose', 'days', 'train', 'past', 'automatically', 'come', 'exhibit', 'glimpse', 'well', 'cartier', 'focusing', 'gains', 'percocet', 'thanks', 'ferguson', 'below', 'stepp', 'roofer', 'item', 'location', 'either', 'issues', '562', 'trusted', 'fbi', 'cheap', 'style', 'doors', 'recieve', 'mandatory', 'safest', 'supplement', 'share', 'some', 'mail', 'hello', 'haloney', 'management', 'there', 'how', 'softwares', 'grow', 'school', '100', 'dhl', 'drugs', 'works', 'gpu', '513', 'mathematics', 'pills', 'going', 'mailing', 'microsoft', '195', 'all', 'release', '119', 'inconvenience', 'good', 'latest', 'not', 'finance', '30mg', 'items', 'fast', 'discount', 'thirumalai', 'chapter', 'watson', 'writing', 'jar', 'inform', 'requested', 'based', 'phone', 'add', 'approach', 'example', 'viagranoprescription', 'know', 'using', 'knew', 'modelling', 'please', 'required', 'possible', 'biggerpenis', 'address', 'listed', 'members', 'trip', 'dozen', 'linkedin', 'benoit', 'prepared', 'than', 'bin', 'way', 'ones', '129', 'through', 'important', 'advocate', 'website', 'noprescription', 'hydrocodone', 'then', 'fundamental', 'amex', 'looking', 'shipment', 'went', 'money', 'explosive', 'products', 'enjoy', 'shape', 'access', 'thread', 'group', 'quantitative', '5mg', 'call', 'message', 'talked', 'ups', 'year', 'any', 'pain', 'creation', 'edit', 'comment', 'tool', 'your', 'when', 'those', 'because', 'day', 'serial', 'cannot', 'might', 'ultimate', 'announcement', 'hermes', 'done', 'windows', 'professional', 'province', 'yourpenis', 'web', 'mandelbrot', 'for', 'automatic', 'pro', '203', 'died', 'kerry', 'hotels', 'free', 'femaleviagra', 'business', 'home', 'oris', 'have', 'focus', 'need', 'thailand', 'acrobat', 'genuine', '225', 'regards', 'narcotic', 'and', '385', 'stuff', 'attaching', 'brained', 'status', 'received', 'museum', 'take', 'launch', 'food', 'been', 'watchesstore', 'wilmott', 'yay', 'wasn', 'doctor', 'rude', 'off', 'zach', 'like', 'try', 'thickness', 'http', 'job', 'zolpidem', 'cats', 'bargains', 'door', 'cs5', '120', 'famous', 'jqplot', 'would', 'rent', 'horn', 'endorsed', 'storedetailview_98', '430', 'site', 'yesterday', 'here', 'experience', 'close', 'pages', 'peter', 'email', 'one', 'definitely', 'brands', 'parallel', 'oem', 'sent', 'photoshop', 'window', 'guaranteeed', 'too', 'top', 'see', 'from', 'february', 'high', 'holiday', 'this', 'strategic', 'whybrew', 'moneyback', '325', 'connection', 'jquery', 'titles', 'pick', 'monte', 'inches', 'who', 'vuitton', 'retirement', 'cheers', 'mom', 'chinese', 'once', '396', 'leaves', 'fans', 'python', 'them', 'hamm', 'scenic', 'tesla', 'winter', 'follow', 'game', '100mg', 'ma1eenhancement', 'borders', 'bike', 'finder', 'chance', 'another', 'more', '200', 'butt', 'may', 'computer', 'natural', 'designed', 'get', '2010', '130', 'brandviagra', 'prototype', 'are', 'moderate', 'number', 'doggy', 'used', 'com', 'rock', 'much', 'warranty', 'features', 'scifinance', 'naturalpenisenhancement', '0nline', 'invitation', 'car', 'cca', 'out', 'decision', 'hope', 'told', 'bad', 'betterejacu1ation', 'individual', 'codeine', 'behind', 'model', 'thousand', 'team', 'over', '291', 'riding', 'specifically', '292', 'york', 'bettererections', 'groups', 'prices', 'source', 'china', 'significantly', 'derivatives', 'methylmorphine', 'sites', 'herbal', '25mg', 'held', 'having', 'guy', 'longer', 'got', 'docs', 'supporting', 'inspired', 'that', '50mg', 'life', 'office', 'tabs', 'expertise', 'series', 'contact', '2007', 'louis', 'development', 'fractal', 'only', 'with', 'ryan', 'doing', 'learn', 'saw', 'withoutprescription', 'nature', 'bathroom', 'upload', 'logged', 'rain', 'freeviagra', 'sophisticated', 'includes', '50092', 'runs', 'yeah', 'vivek', 'the', 'extended', 'but', 'eugene', 'incredib1e', 'certified', 'grounds', 'think', 'selected', 'express', 'volume', 'delivery', 'place', 'note', 'reservation', 'owner', 'sky', 'sliding', 'hold', 'ofejacu1ate', 'also', 'order', 'phentermin', 'his', 'couple', 'download', 'color', 'carlo', 'favorite', 'tickets', 'party', 'approved', 'these', 'functionalities', 'tiffany', 'pharmacy', 'commented', 'hotel', 'lists', 'treat', 'plus', 'arolexbvlgari', 'now', 'generates', 'pill', 'needed', 'wilson', 'earn', 'jewerly', '1924', 'reply', 'watches', 'online', 'must', 'tokyo', 'full', 'you', 'dior', 'does', 'copy', 'expo', 'enabled', 'intenseorgasns', 'thought', 'permanantly', 'page', 'jocelyn', 'each', 'cat', 'ems', 'risk', 'opioid', 'core', 'financial', 'improving', 'reputable', 'name', 'let', 'check', '100m', 'pls', 'strategy', 'effective', 'troy', 'visa', 'methods', 'analgesic', 'files', 'wholesale', 'gucci', 'working', 'use', '156', 'credit', 'dusty', 'per', 'file', 'night', 'care']
Process finished with exit code 0根据词汇表，我们就可以将每个文本向量化。我们将数据集分为训练集和测试集，使用交叉验证的方式测试朴素贝叶斯分类器的准确性。编写代码如下：
# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
import random
import re
"""
函数说明:将切分的实验样本词条整理成不重复的词条列表，也就是词汇表
Parameters:
dataSet - 整理的样本数据集
Returns:
vocabSet - 返回不重复的词条列表，也就是词汇表
Modify:
2022-12-14
"""
def createVocabList(dataSet):
vocabSet = set([]) # 创建一个空的不重复列表
for document in dataSet:
vocabSet = vocabSet | set(document) # 取并集
return list(vocabSet)
"""
函数说明:根据vocabList词汇表，将inputSet向量化，向量的每个元素为1或0
Parameters:
vocabList - createVocabList返回的列表
inputSet - 切分的词条列表
Returns:
returnVec - 文档向量,词集模型
Modify:
2022-12-14
"""
def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet):
returnVec = [0] * len(vocabList) # 创建一个其中所含元素都为0的向量
for word in inputSet: # 遍历每个词条
if word in vocabList: # 如果词条存在于词汇表中，则置1
returnVec[vocabList.index(word)] = 1
else:
print("the word: %s is not in my Vocabulary!" % word)
return returnVec # 返回文档向量
"""
函数说明:根据vocabList词汇表，构建词袋模型
Parameters:
vocabList - createVocabList返回的列表
inputSet - 切分的词条列表
Returns:
returnVec - 文档向量,词袋模型
Modify:
2022-12-14
"""
def bagOfWords2VecMN(vocabList, inputSet):
returnVec = [0] * len(vocabList) # 创建一个其中所含元素都为0的向量
for word in inputSet: # 遍历每个词条
if word in vocabList: # 如果词条存在于词汇表中，则计数加一
returnVec[vocabList.index(word)] += 1
return returnVec # 返回词袋模型
"""
函数说明:朴素贝叶斯分类器训练函数
Parameters:
trainMatrix - 训练文档矩阵，即setOfWords2Vec返回的returnVec构成的矩阵
trainCategory - 训练类别标签向量，即loadDataSet返回的classVec
Returns:
p0Vect - 非侮辱类的条件概率数组
p1Vect - 侮辱类的条件概率数组
pAbusive - 文档属于侮辱类的概率
Modify:
2022-12-14
"""
def trainNB0(trainMatrix, trainCategory):
numTrainDocs = len(trainMatrix) # 计算训练的文档数目
numWords = len(trainMatrix[0]) # 计算每篇文档的词条数
pAbusive = sum(trainCategory) / float(numTrainDocs) # 文档属于侮辱类的概率
p0Num = np.ones(numWords);
p1Num = np.ones(numWords) # 创建numpy.ones数组,词条出现数初始化为1，拉普拉斯平滑
p0Denom = 2.0;
p1Denom = 2.0 # 分母初始化为2,拉普拉斯平滑
for i in range(numTrainDocs):
if trainCategory[i] == 1: # 统计属于侮辱类的条件概率所需的数据，即P(w0|1),P(w1|1),P(w2|1)···
p1Num += trainMatrix[i]
p1Denom += sum(trainMatrix[i])
else: # 统计属于非侮辱类的条件概率所需的数据，即P(w0|0),P(w1|0),P(w2|0)···
p0Num += trainMatrix[i]
p0Denom += sum(trainMatrix[i])
p1Vect = np.log(p1Num / p1Denom) # 取对数，防止下溢出
p0Vect = np.log(p0Num / p0Denom)
return p0Vect, p1Vect, pAbusive # 返回属于侮辱类的条件概率数组，属于非侮辱类的条件概率数组，文档属于侮辱类的概率
"""
函数说明:朴素贝叶斯分类器分类函数
Parameters:
vec2Classify - 待分类的词条数组
p0Vec - 非侮辱类的条件概率数组
p1Vec -侮辱类的条件概率数组
pClass1 - 文档属于侮辱类的概率
Returns:
0 - 属于非侮辱类
1 - 属于侮辱类
Modify:
2022-12-14
"""
def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1):
p1 = sum(vec2Classify * p1Vec) + np.log(pClass1) # 对应元素相乘。logA * B = logA + logB，所以这里加上log(pClass1)
p0 = sum(vec2Classify * p0Vec) + np.log(1.0 - pClass1)
if p1 > p0:
return 1
else:
return 0
"""
函数说明:接收一个大字符串并将其解析为字符串列表
Parameters:
无
Returns:
无
Modify:
2022-12-14
"""
def textParse(bigString): # 将字符串转换为字符列表
listOfTokens = re.split(r'\W+', bigString) # 将特殊符号作为切分标志进行字符串切分，即非字母、非数字
return [tok.lower() for tok in listOfTokens if len(tok) > 2] # 除了单个字母，例如大写的I，其它单词变成小写
"""
函数说明:测试朴素贝叶斯分类器
Parameters:
无
Returns:
无
Modify:
2022-12-14
"""
def spamTest():
docList = [];
classList = [];
fullText = []
for i in range(1, 26): # 遍历25个txt文件
wordList = textParse(open('spam/%d.txt' % i, 'r').read()) # 读取每个垃圾邮件，并字符串转换成字符串列表
docList.append(wordList)
fullText.append(wordList)
classList.append(1) # 标记垃圾邮件，1表示垃圾文件
wordList = textParse(open('ham/%d.txt' % i, 'r').read()) # 读取每个非垃圾邮件，并字符串转换成字符串列表
docList.append(wordList)
fullText.append(wordList)
classList.append(0) # 标记非垃圾邮件，1表示垃圾文件
vocabList = createVocabList(docList) # 创建词汇表，不重复
trainingSet = list(range(50))
testSet = [] # 创建存储训练集的索引值的列表和测试集的索引值的列表
for i in range(10): # 从50个邮件中，随机挑选出40个作为训练集,10个做测试集
randIndex = int(random.uniform(0, len(trainingSet))) # 随机选取索索引值
testSet.append(trainingSet[randIndex]) # 添加测试集的索引值
del (trainingSet[randIndex]) # 在训练集列表中删除添加到测试集的索引值
trainMat = []
trainClasses = [] # 创建训练集矩阵和训练集类别标签系向量
for docIndex in trainingSet: # 遍历训练集
trainMat.append(setOfWords2Vec(vocabList, docList[docIndex])) # 将生成的词集模型添加到训练矩阵中
trainClasses.append(classList[docIndex]) # 将类别添加到训练集类别标签系向量中
p0V, p1V, pSpam = trainNB0(np.array(trainMat), np.array(trainClasses)) # 训练朴素贝叶斯模型
errorCount = 0 # 错误分类计数
for docIndex in testSet: # 遍历测试集
wordVector = setOfWords2Vec(vocabList, docList[docIndex]) # 测试集的词集模型
if classifyNB(np.array(wordVector), p0V, p1V, pSpam) != classList[docIndex]: # 如果分类错误
errorCount += 1 # 错误计数加1
print("分类错误的测试集：", docList[docIndex])
print('错误率：%.2f%%' % (float(errorCount) / len(testSet) * 100))
if __name__ == '__main__':
spamTest()运行结果如下：
函数spamTest()会输出在10封随机选择的电子邮件上的分类错误概率。既然这些电子邮件是随机选择的，所以每次的输出结果可能有些差别。如果发现错误的话，函数会输出错误的文档的此表，这样就可以了解到底是哪篇文档发生了错误。如果想要更好地估计错误率，那么就应该将上述过程重复多次，比如说10次，然后求平均值。相比之下，将垃圾邮件误判为正常邮件要比将正常邮件归为垃圾邮件好。为了避免错误，有多种方式可以用来修正分类器，这些内容会在后续文章中进行讨论。
这部分代码获取：代码获取
四、朴素贝叶斯之新浪新闻分类(Sklearn)
1、中文语句切分
考虑一个问题，英文的语句可以通过非字母和非数字进行切分，但是汉语句子呢？就比如我打的这一堆字，该如何进行切分呢？我们自己写个规则？
幸运地是，这部分的工作不需要我们自己做了，可以直接使用第三方分词组件，即jieba，没错就是"结巴"。
jieba已经兼容Python2和Python3，使用如下指令直接安装即可：
pip3 install jiebaPython中文分词组件使用简单：
- 民间教程：jieba首页、文档和下载 - Python中文分词组件 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区
- 官方教程：GitHub - fxsjy/jieba: 结巴中文分词
新闻分类数据集我也已经准备好，可以到我的Github进行下载：数据集下载
数据集已经做好分类，分文件夹保存，分类结果如下：
数据集已经准备好，接下来，让我们直接进入正题。切分中文语句，编写如下代码：
# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
import jieba
def TextProcessing(folder_path):
folder_list = os.listdir(folder_path) # 查看folder_path下的文件
data_list = [] # 训练集
class_list = []
# 遍历每个子文件夹
for folder in folder_list:
new_folder_path = os.path.join(folder_path, folder) # 根据子文件夹，生成新的路径
files = os.listdir(new_folder_path) # 存放子文件夹下的txt文件的列表
j = 1
# 遍历每个txt文件
for file in files:
if j > 100: # 每类txt样本数最多100个
break
with open(os.path.join(new_folder_path, file), 'r', encoding='utf-8') as f: # 打开txt文件
raw = f.read()
word_cut = jieba.cut(raw, cut_all=False) # 精简模式，返回一个可迭代的generator
word_list = list(word_cut) # generator转换为list
data_list.append(word_list)
class_list.append(folder)
j += 1
print(data_list)
print(class_list)
if __name__ == '__main__':
# 文本预处理
folder_path = './SogouC/Sample' # 训练集存放地址
TextProcessing(folder_path)代码运行结果如下所示，可以看到，我们已经顺利将每个文本进行切分，并进行了类别标记。
2、文本特征选择
我们将所有文本分成训练集和测试集，并对训练集中的所有单词进行词频统计，并按降序排序。也就是将出现次数多的词语在前，出现次数少的词语在后进行排序。编写代码如下：
# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
import random
import jieba
"""
函数说明:中文文本处理
Parameters:
folder_path - 文本存放的路径
test_size - 测试集占比，默认占所有数据集的百分之20
Returns:
all_words_list - 按词频降序排序的训练集列表
train_data_list - 训练集列表
test_data_list - 测试集列表
train_class_list - 训练集标签列表
test_class_list - 测试集标签列表
Modify:
2022-12-18
"""
def TextProcessing(folder_path, test_size=0.2):
folder_list = os.listdir(folder_path) # 查看folder_path下的文件
data_list = [] # 数据集数据
class_list = [] # 数据集类别
# 遍历每个子文件夹
for folder in folder_list:
new_folder_path = os.path.join(folder_path, folder) # 根据子文件夹，生成新的路径
files = os.listdir(new_folder_path) # 存放子文件夹下的txt文件的列表
j = 1
# 遍历每个txt文件
for file in files:
if j > 100: # 每类txt样本数最多100个
break
with open(os.path.join(new_folder_path, file), 'r', encoding='utf-8') as f: # 打开txt文件
raw = f.read()
word_cut = jieba.cut(raw, cut_all=False) # 精简模式，返回一个可迭代的generator
word_list = list(word_cut) # generator转换为list
data_list.append(word_list) # 添加数据集数据
class_list.append(folder) # 添加数据集类别
j += 1
data_class_list = list(zip(data_list, class_list)) # zip压缩合并，将数据与标签对应压缩
random.shuffle(data_class_list) # 将data_class_list乱序
index = int(len(data_class_list) * test_size) + 1 # 训练集和测试集切分的索引值
train_list = data_class_list[index:] # 训练集
test_list = data_class_list[:index] # 测试集
train_data_list, train_class_list = zip(*train_list) # 训练集解压缩
test_data_list, test_class_list = zip(*test_list) # 测试集解压缩
all_words_dict = {} # 统计训练集词频
for word_list in train_data_list:
for word in word_list:
if word in all_words_dict.keys():
all_words_dict[word] += 1
else:
all_words_dict[word] = 1
# 根据键的值倒序排序
all_words_tuple_list = sorted(all_words_dict.items(), key=lambda f: f[1], reverse=True)
all_words_list, all_words_nums = zip(*all_words_tuple_list) # 解压缩
all_words_list = list(all_words_list) # 转换成列表
return all_words_list, train_data_list, test_data_list, train_class_list, test_class_list
if __name__ == '__main__':
# 文本预处理
folder_path = './SogouC/Sample' # 训练集存放地址
all_words_list, train_data_list, test_data_list, train_class_list, test_class_list = TextProcessing(folder_path,
test_size=0.2)
print(all_words_list)all_words_list就是将所有训练集的切分结果通过词频降序排列构成的单词合集。观察一下打印结果，不难发现，这里包含了很多标点符号，很显然，这些标点符号是不能作为新闻分类的特征的。总不能说，应为这个文章逗号多，所以它是xx类新闻吧？为了降低这些高频的符号对分类结果的影响，我们应该怎么做呢？答曰：抛弃他们！ 除了这些，还有"在"，"了"这样对新闻分类无关痛痒的词。并且还有一些数字，数字显然也不能作为分类新闻的特征。所以要消除它们对分类结果的影响，我们可以定制一个规则。
['，', '的', '\u3000', '。', '\n', ' ', '、', '在', '了', '“', '”', '是', ';', '和', '&', 'nbsp', '：', '\x00', '中国', '有', '也', '我', '就', '对', '—', '上', '为', '这', '他', '都', '将', '中', '年', '公司', '不', '你', '而', '游客', '月', '旅游', '一个', '要', '与', '人', '到', '自己', '（', '）', '等', '说', '；', '可以', '从', '导弹', '大陆', '考生', '但', '个', '会', '(', ')', '.', '火炮', '多', '认为', '日', '台军', '3', '5', '能', '来', '北京', '时间', '还', '把', '以', '没有', '后', '让', '《', '》', '志愿', '已经', '并', '一种', '解放军', '地', '1', '新', '各种', '[', ']', '企业', '时', '美国', '进行', '市场', '被', '前', '更', '大', '我们', '用', '很', '下', '9', '2', '成为', '做', '％', '黄金周', '支付', '10', '…', '药', '4', '发展', '仿制', '工作', '如果', '学校', '很多', '可', '可能', '2005', '最', '五一', '？', '给', '这样', '他们', ',', '复习', '远程', '增长', '选择', '又', '一定', '学习', '这些', '主要', '建设', '大家', '问题', '6', '作战', '向', '射程', '家', '目前', '分析', '时候', '部署', '因为', '7', '亿美元', '比', '着', '专业', '出', '辅导班', '通过', '管理', '一', '去', '能力', '技术', '完全', '使', '由', '期间', '看', '记者', '钱', '部分', '其中', '作为', '就是', '小', '重要', '填报', '考试', '所以', '快', '文章', '8', '基础', '今年', '开始', '过', '银行', '表现', '它', '比赛', '毕业生', '但是', '表示', '上海', '计划', '60', '已', '部队', '需要', '得', '为了', '所', '这个', '2006', '不是', '她', '销售', '几乎', '16', '品牌', '专家', '万人次', '提高', '对于', '训练', '军事', '．', '资料', '拥有', '那些', '还是', '当', '科学', '用户', '要求', '老师', '希望', '坦克', '只有', '必须', '由于', '却', '讲', '阵地', '新浪', '什么', '影响', '或', '收入', '20', '达到', '最后', '活动', '一旦', '相对', '接待', '高', '同时', '则', '！', '设计', '该', '据', '根据', '提供', '全国', '机会', '现在', '里', '许多', '项目', '起', '其', '印度', '考古', '不用', '想', '一些', '【', '】', '饰', '第', '专利', '以上', '其他', '彻底', '情况', '30', '系统', '参加', '00', '知道', '题', '来源', '考研', '实验室', '网络', '0', '比较', '分', '公里', '经济', '好', '装备', '-', '而且', '们', '电话', '及', '应该', '发现', '距离', '国家', '于', '大批', '游戏', '重点', '手机', '岛屿', '角度', '阿里', '耿大勇', '一直', 'A', '最大', '协议', '数字', '看到', '出现', ':', '方面', '准备', '力气', '一家', '员工', '孩子', '日本', '睡眠', '沿海', '摧毁', '图', '压制', '告诉', '"', '成功', '因此', '－', '行业', '包括', '所有', '11', '12', '两个', '这种', '人才', '全军', 'MBA', '数学', '台湾', '置于', '袁', '挑衅', '数独', '全面', '如', '获得', '内', '第一', '再', '决定', '相关', '了解', '还有', '国内', '作用', '随着', '历史', '排名', '发展观', '招聘', '自寻死路', '世界领先', '型号', '开战', '金贵', '海量', '之内', '费多', '廉价', '纳斯', '教育', '文化', '那', '药厂', '进入', '去年', '显示', '预期', '不会', '然后', '建议', '服务', '吸引', '占', '０', '=', '大学', '牛奶', "'", '据此', '新型', '目标', '左右', '完成', '使用', '未来', '非常', '不同', '经过', '不能', '军队', '录取', '有关', '结果', '共', '利用', '战场', '平台', '+', '我军', '人数', '东引岛', '掌握', '内容', '能够', '代表', '正在', '赔偿', '只', '是否', '各', '价值', '介绍', '这是', '理由', '今天', '喜欢', '以及', '连续', 'VS', '知识点', '图库', '武器', '往往', '英语', '来说', '/', '最佳', '努力', '组织', '之后', '得到', '愿意', '31', '然而', '号', '院校', '过程', '才能', '一批', '小时', '一下', '注意', '电脑', '应', '地方', '概念', '某', '一年', '领导', '不仅', '超过', '消息', '米', '此前', '本场', '同比', '旅行社', '景区', '游', '来自', '一次', '营养', '写作', '词汇', '如何', '社会', '环境', '相当', '指出', '型', '之', '考虑', '大量', '方式', '第一次', '每个', '像', '分钟', '面对', '人们', '基本', '2004', '发布', '业务', '认证', '对手', '学员', '知识', '分别', '特点', '增加', '特别', '休闲', '越来越', '大学生', '王治郅', '詹姆斯', '沈阳市', '埃及', '思路', '呢', '其实', '具有', '产品', '统计', '研究', '调查', '原因', '此外', '甚至', '网上', '位', '每', '才', '不少', '不过', '容易', '只是', '关键', '正', '客户', '不断', '事情', '１', '世界', '当时', '指挥', '各型', '消费', '条件', '交易', '上午', '备考', '感觉', '学生', '起来', '数据', '过去', 'Ｍ', '数量', '之间', '发生', '原', '达', '预计', '期', '那么', '18', '15', '之前', '提前', '且', '中心', '这家', '知名', '建立', '吗', '创造', '加强', '理解', '参与', '亿元', '100', '报道', '生活', '经验', '信息化', '实现', '功能', '应用', '关国光', '万', '客场', '球', '我省', '职业', '著名', '复试', '姚明', '东莞', '伯德', '回家', '过年', '教材', '不要', '城市', '跟', '一页', '欧洲', '文物', '14', '每股', '而是', '有些', '信息', '密码', '批次', '单位', '本科', '公布', '同学', '一样', '阅读', '秒', '顾客', '标志', '标准', '以下', '关系', '投入', '资源', '同事', '即', '补充', '如此', '举办', '·', '安排', '找到', '工程', '虽然', '官兵', '＝', '解题', '公式', '形成', '尽管', '感到', '晋升', '火力', '广东', '帮助', '俄罗斯', '失眠', '泰国', '口技', '下载', '标题', '振保', '评选', '遗址', 'H股', '股东', '不足', '关于', '比如', '出来', '优秀', '香港', '导演', '生产', '竞争', '自身', '战争', '一场', '模拟', '双方', '这里', '上市', '医药', 'ｒ', '开展', '主动', '最近', '力量', '整个', '推出', '首先', '全球', '收益', '名', '一位', '实施', '更加', '展示', '开通', '补报', '本报', '有效', '三个', '正式', '结束', '或者', '第二', '很大', '只能', '综合', '较', '熟悉', '总结', '不再', '变得', '很快', '再次', '提升', '因素', '感受', '进一步', '经理', '有限公司', '办法', '第三方', '13', '以来', '邮票', '支持', '关注', '战斗', '进攻', '联系', '促进', '水平', 'n', '胜利', '三分', '旅游者', '设立', '规则', '岁', '啊', '吸收', '运动', '家长', '元', '升旗', '法国', '关键字', '美国在线', '东部', '内容摘要', '电视', '广播', '曹国伟', '听课', '十大', '涉及', '心理', '任何', '只要', '核心', '商业', '学', '这么', '满足', '发挥', '基地', '地区', '曾', '协会', '共同', '24', '稳定', '类似', '意味着', '40', '一起', '发出', '17', '几年', '增幅', '状态', '因', '采取', '网站', '按照', '可选报', '未', '终于', '考', '口语', '完', '吃', '听', '题型', '尤其', '类', '每天', '三', '积极', '商业银行', '带来', '战略', '培养', '产生', '效果', '一切', '最终', '网上支付', '规模', '电子', '牙膏', '‘', '’', '人士', '机构', '２', '８', '举行', '本书', '正是', '提出', '合作', '负责', '从事', '场位', '方向', '矩阵', '一般', '最好', '南京', '景点', '各地', '研究所', '职位', '没', '国防', '万元', '!', '充足', '出境', 'NBA', '米勒', '罚球', '敏华', '埃弗顿', '旅游业', '初盘', '方法', '原则', '十分', '花', '针对', '辅导', '25', '真的', '多年', '展开', '打', '优势', '练习', 'Ａ', '诉讼', '从而', '销售额', '一半', '制药', '领域', '先后', '签订', '至', '平均', '价格', 'ｎ', '受到', '失去', '泰华', '这一', '女兵', '保证', '顺利', '需', '操作', '27', '直接', '听力', '考场', '坚持', '连', '考前', '广告', '难', '预测', '现场', '太', '总', '实力', '明显', '本报记者', '即将', '动力', '具体', '同期', '回到', '变成', '采用', '我国', '款', '此次', '纳入', '透露', '５', '保障', '大师', '荷兰', '两年', '相互', '一天', '爱', '精神', '突出', '宣布', '首次', '足彩', '强', '传统', '点', '参看', 'r', '｜', '概率', '性质', '别人', '非', '主场', '谁', '吧', '佛罗伦萨', '切沃', '投诉', '乡村', '出境游', '根本', '业绩', '走', '的话', '安妮', '呼叫', '改革', '汪力', '任', '攻击', '海上', '去年同期', '东南亚', '长', '身高', '生长', '人体', '国旗', '家教', '求职', '兵器', '短程', '战术导弹', '点穴', '机票', '连队', '月份', '高清晰', '语法', '雅思', '广州', '提醒', '意义', '狗', '垃圾', '几个', '轻松', '当然', '叫', '真正', '做到', '说明', '出品', '张爱玲', '二', '高级', '国际', '战术', '练', '培训', '主题', '评估', '出台', '仅', '下降', '一项', '继续', '至少', '200', '难度', '速度', '政府', '生物制药', '生物', '其次', '快速', '阶段', '市营率', '年度', '有望', '集中', '已有', '这次', '它们', '商店', 'www', 'com', '招生', '修改', '请', '固定', '调剂', '持续', '近', '故障', '离开', '成绩', '技巧', '英文', '大部分', '独立', '另外', '先', '词', '题目', '背', '迅速', '高度', '投资者', '相比', '依然', '自然', '人口', '似乎', '觉得', '活力', '真实', '成', '总经理', '鼓励', '贯彻', '无疑', '事件', '称', '围绕', '意见', '团队', '３', '便', '日电', '红', '战胜', '晚上', '入睡', '学院', '各级', '年代', '充分', '担任', '增强', '理论', '学科', '刚刚', '诺基亚', '总部', '昨天', '汽车', '表明', '主队', '简单', '这部分', '平时', '列', '线性代数', '例如', '函数', '}', '辅导书', 'CEO', '账户', '工具', '机制', '财务', '取得', '带', '联赛', '第三', '防守', '赛季', '表演', '公民', '商机', '报', '线', '简历', '季泽', '干部', '全部', '研发', '春节', '必要', '二外', '食物', '法', '经典', '想起', '女士', '专门', '随后', '此时', '公斤', '军方', '应届', '免费', '玩', '华纳', '兄弟', '第一季度', 'BBC', '安契塔', '红玫瑰', '白玫瑰', '参考书', '坐', '应对', '吴建业', '广大', '程度', '疯狂', '记忆', '既', '写', '大多数', '有所', '加入', '原著', '完善', '武器装备', '意识', '重视', '直升机', '士兵', '一份', '措施', 'ａ', 'ｅ', 'ｉ', 'ｔ', '行为', '药物', '合同', '利润', '购买', '承诺', '空间', 'ｏ', '～', '另', '医疗', '美元', '压力', '批准', '显著', '化学', '80', '咨询', '接近', '19', '低腰裤', '行动', '约', '报名', '按', '点击', '听到', '收到', '体会', '篇文章', '并且', '300', '不好', '推动', '董事长', '内部', '钱币', '形象', '细节', '安全', '冰山', '看来', '属于', '使得', '一点', '巨大', '需求', '护理', '委员会', '始终', '程序', '缺乏', '律师', '４', '出版', '总数', 'AK', '详细', '骗局', '或许', '在于', '是因为', '课程', '不但', '制定', '身体', '突破', '既然', '解决', '协调', '演习', '人员', '结合', '集团', '注重', '索爱', '三星', '保险公司', '重大', '轮不出', '本轮', '话', '初数', '每年', '微积分', '解', '积分', '向量', '若', 'α', '好好', '{', '考题', '同', '变化', '沈足', '当地', '正常', '明确', '罗马', '一分', '全省', '门票', '往年', '看看', '上司', '换', '留下', '就要', '部门', '造成', '推荐', '指导', '站', '战斗力', '时代', '人家', '万美元', '月球', '地点', '赢得', '省内', '出游', '35', '韩国', '民族', '历年', '50', '搜索', '适合', '上年', 'var', '三九生化', '莫斯科', '国歌', '太和', '负责人', '投', '分公司', '面试', '对方', '计算机', '雄风', '骑士队', '奇才队', '休斯', '琼斯', '乔丹', '建中', '绍常', '裁员', '电子游戏', '笔记', '民事', '宋一欣', '科龙电器', '会计师', '两会', '话题', '议论文', '课', '情感', '传播', '到处', '不必', '怎么', '一部分', '存在', '吴', '而言', '外国人', '汉语', '同样', '想到', '现实', '很难', '否则', '副', '音乐', '爱情', '感情', '不错', '体系', '德国', '23', '高达', '到期', '预算', '表达', '控制', '工业', '反', '强大', '不可', '2008', '冲击', '青睐', '拓展', '21', '日前', '规定', '纷纷', '重新', 'cn', '代码', '登记', '特征', '具备', '宣传', '为准', '不到', '显然', '范围', '下来', '以前', '后来', '仍然', '均', '者', '书', '单词', '一道', '心态', '毕竟', '除了', '强烈', '金融', '口', '服务业', '激烈', '良好', '投资', '经营', '总监', '等待', '风格', '为主', '联结', '更为', '外界', '更大', '英国', '个人', '身处', '信心', '首席', '指引', '口腔', '保健', '获悉', '效率', '下属', '有着', '启动', '６', '图书', '之一', '票', '丰富', '骨', '从此', '网页', '大型', '联合', '放弃', '采购', '可是', '执行', '出版社', '这时', '避免', '四', '面临', '之中', '来到', '第二炮兵', '如今', '演练', '指挥员', '实战', '发射', '适应', '建成', '仿真', '蓝军', '次', '该院', '一名', '一体化', '教学', '多个', '整体', '本报讯', '车贷险', '极大', '很强', '两队', '做题', '比例', '尺', '相当于', '常见', '体现', '计算', '求', '出题', '应当', 'B', '某些', '整理', '成立', '间', '随机变量', '分布', '靠', '狂妄', '也许', '挑战', '模式', '众多', '意外', '增值', '营销', '低', '厦门', '球队', '回来', '悬念', '德甲', '领先', '两次', '本赛季', '迎来', '狼堡', '一线', '打出', '奖金', '天', '备受', '节日', '观光', '各大', '自驾车', '拉动', '医务人员', '广东省', '打击', '突然', '会议', '地位', '邓珉', '哪里', '诊断', '老板', '总是', '有点', '方案', '或是', '七巧', '于是', '任务', '思想', '全', '新闻', '防空', '运用', '检验', '储备', '试验', '人民', '飞行器', 'Ｘ', '大奖', '这项', '飞行', '哈尔滨', '高峰', '热', '机场', '上车', '?', '坚持到底', '真题', '含有', '生长激素', '分泌', '喝牛奶', '诱导', '目的地', 'NewWin', 'width', 'height', '转让', '广场', '曹', '跨国公司', '几天', '年前', '解释', '实弹', '自卫队', '盾', '拦截', '位于', '二型', '反舰导弹', '开出', '校长', '中等职业', '澳大利亚', '曼桢', '连长', '千里', '地址', '解约', '巴黎', '雅虎', '连续剧', '电影', '娇蕊', 'CFO', '作好', '戴尔公司', '麻烦', '拳击', '提起', '事务所', '金字塔', '宁波', '肇庆', '思维', '背诵', '误区', '近年来', '健康', '思考', '即使', '→', '外文', '想法', '搞', '语言', '主演', '白流苏', '获奖', '剧情简介', '色彩', '式', '研制', '飞机', '45', '博物馆', '突击', '制作', '近日', 'Ｐ', 'Ｃ', '报告', '经常', '一系列', '限制', '手段', '力求', '联邦', '医疗保险', '利益', '大约', '节约', '中有', '形式', '法律', '手中', '回报', '逐渐', '更是', '美', 'ｘ', '一笔', '金额', '还要', '联邦贸易委员会', '法庭', '办公室', '提交', '多达', 'Ｂ', '降低', '保护', '发言人', '第一个', '不得不', '严重', '及时', '现象', '保持', '理想', '申请', '1000', '22', '以军', '政策', '身材', '须', '登录', '拨打', '名称', '准确', '第二次', '本人', '相应', '高职', '专科', '四个', '媒体', '输入', '一番', '考完', '为什么', '当天', '所在', '清楚', '说话', '托福', '想象', '一是', '那个', '喝', '文字', '评论', '150', '句子', '究竟', '不够', '问', '下面', '肯定', '调整', '课后', '结构', '苏宁', '电器', '主力', '资金', '强势', '令人', '热点', '来看', '效应', '短线', '风险', '后面', '一张', '相信', '信任', '开放', '收缩', '率', '日益', '等等', '定位', '多数', '独特', '上网', '适当', '心中', '水面', '根基', '沟通', '分为', '紧密', '整合', '清晰', '一套', '印象', '对此', '商户', '央行', '文件', '主导', '牙防组', '用品', '认监委', '陈述', '将会', '自', '停止', '江苏', '合法', '此后', '市', '农民', '占有', '卫生', '儿童', '大史记', '26', '首发式', '足够', '收藏', '时期', '一路', '三年', '5000', '自豪', '新华网', '组成', '明年', '设备', '竞标', '网', '----', '心', '还会', '毕业', '那时', '年轻', '走进', '喜爱', '无论', '下午', '过分', '能否', '处于', '通讯员', '时节', '对抗', '中学', '设置', '科技', '指挥所', '时而', '大大', '观念', '战法', '拿出', '群', '课题', '700', '资费', '降价', '移动', '责任', '取胜', '一句', '方程', '失分', '余绳', '答案', '×', '灵活', '有限', '极限', '导数', '易', '归纳', 'Ax', '无', '组', '最高', '较大', '把握', '方便', '覆盖', '难以', '通常', '市值', '注册', '70', '习惯', '背后', '精力', '策略', '行', '保级', '这场', '冠军', '轻易', '米兰', '红狼', '追求', '估计', '40%', '球员', '水', '增多', '道路', '火车站', '农业', '组团', '火爆', '购物', '交通', '专项', '有人', '通知', '为此', '主办', '体制', '行政', '复杂', '药方', '生意', '路上', '引起', '却是', '必然', '跳槽', '猎头', '连连', '杂志', '本来', '女人', '人民军队', '中央军委', '轨道', '普遍', '一遍', '推进', '演兵场', '自主', '军事训练', '考核', '机动', '参谋长', '评价', '空中', '以人为本', '士官', '沈阳军区', '军区', '110', '制造', '群众', '公路', '宇航局', '得以', '四川', '量', '山西', '港澳', '长假', '龙江', '当代', '截至', '农家', '山', '家庭', '跨专业', '34', '后期', '心里', '以后', '湖南', '亚洲', '原料', '改变', '长得', '水果', '消化', '蛋白质', '饮用', '钙', '不当', '人为', '担心', '声', '促使', '合适', '维生素', '大长', '今', 'url', 'str', '股权', '审计', '响起', '四年', '祖国', '奥运会', '申奥', '华人', '门', '潍柴', '股份', '中华民族', '无人', '贡献', '费用', '半导体', '好像', '114', '该团', '隐患', '列装', '性能', '防御', '宙斯', 'SM3', '配置', '小岛', '层次', '天弓', '马祖', '目的', '福建', '命中率', '双手', '邮差', '公牛队', '马龙', '前来', '结婚', '生命', '5%', '清华大学', '与其', '娱乐', '1997', '照相', '澳', '睡觉', 'Telia', '两款', '一致', '入围', '入选', '发掘', '参评', '客队', '庄家', '上课', '边', '小偷', '科龙', '虚假', '您', '宁波市', '题材', '难点', '怎样', '8000', '生动', '据统计', '共有', '鉴于', '破坏', 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'好戏连台', '公园', '玄武湖', '选拔赛', '祭孔', '乐舞', '明孝陵', '大明', '华章', '展演', '229', '旅游区', '节日期间', '海内外', '1914.5', '22.8%', '2.08', '24.3%', '五是', '中山陵', '13%', '41.28', '本省', '24.68', '59.8%', '22.83', '28.9%', '6935', '27.3%', '六是', '住宿', '红红火火', '苏州', '无锡', '常州', '镇江', '扬州', '徐州', '连云港', '八市', '39', '零售额', '7.12', '30.9%', '轰轰烈烈', '骗子', '趁机', '提示', '中央', '手机短信', '信件', '自查自纠', '收受', '汇入', '账号', '宽大处理', '医疗机构', '紧急通知', '受骗上当', '药品监督管理局', '暨', '成都', '标点', '主办方', '品种', '中药', '会上', '分析方法', '依照', '中成药', '既有', '工业生产', '彰显', '议程', '最具', '药企', '事业', '更上层楼', '打拼', '依旧', '原地', '徘徊', '失语症', '人事主管', '两任', '老总', '原地不动', '困惑', '人事工作', '应付', '老同志', '比较稳定', '塌实', '就让', '默默无闻', '陪衬', '抢眼', '红花', '定性', '搬', '产出', '千万别', '赔本', '买卖', '捅破', '这层', '窗户纸', '重用', '自闭症', '出色', '破格', '路线', '手底下', '没兵', '协助', '心仪已久', '远不如', 'PK', '一向', '盯准', '例会', '讨论', '一言不发', '不好意思', '来得及', '平日', '聚会', '难见', '用人', '所长', '对路平', '睁一只眼', '闭一只眼', '不免', '嘀咕', '说路平', '小农意识', '眼里', '一摊', '没错', '顾虑', '反作用力', '断送', '职场', '伙伴', '价值链', '盘算着', 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'队形', '靠拢', '而后', '引导', '全营', '部对', '处置', '敌', '情', '大为', '少量列', '装', '新老', '新一轮', '刻苦', '泡', '啃下', '装甲', '战', '大部头', '著作', '两代', '战技术', '定量分析', '靠前', '诸元', '传老', '余种', '前年', '全师', '学习室', '多媒体', '课件', '一专多能', '行进', '107', '华辰', '国际饭店', '四层', '会议厅', '海路', '希尔顿', '厅', '中山东路', '319', '上海图书馆', '展厅', '淮海中路', '1555', '大厦', '一层', '济南市', '马鞍山', '宴会', '大厅', '朝阳门', '北大街', '预', '中国画', '风貌', '油画', '三层', '书画', '095', '334', '辽沈', '晚报', '刊载', '利物浦', '阐述', '老东家', '内幕', '全文如下', '纠正', '伤病', '买进', '教练', '游戏规则', '决策层', '去意', '谈过', '邓肯', '弗格森', '心生', '离意', '能换个', '自由', '寻找', '能不花', '一分钱', '身价', '多万英镑', '中转', '会期', '租借', '别队', '不菲', '转会费', '势必会', '去向', '新东家', '解释一下', '分手', '表态', '留用', '领得', '远投', '得付', '新名词', '每到', '遥远', '周期', '出入境', '尚未', '全国假日办', '涌', '复苏', '胡明明', '第四次', '躺', '晒', '太阳', '回头客', '国家旅游局', '前往', '普吉', '印度洋', '出访', '走马观花', '郭明', '蒙古', '山水相连', '旅游界', '渊源', '韩流', '两国之间', '繁忙', '韩中', '增至', '师刘斌', '周边旅游', '夏季', '北亚', '无国界', '全力以赴', '两国', '互办', '机遇', '北上', '心动', '观察家', '扇形', '惠及', '邻邦', '刘斌', '抢', '潮', '之先', '东盟', '推波助澜', '东北亚地区', '双向', '流动', '南北', '睦邻友好', '纽带', '中国政府', '聪明', '大加', '印度政府', '内需', '休闲活动', '新华', '每日电讯', '链接', '面孔', '要不是', '多点', '张姓', '初到', '占来', '5.2%', '澳大利亚联邦政府', '据澳', '16.5%', '2014', '来澳', '届时', '客源国', '亿澳元', '四五', '本是', '赴法', '在此期间', '两倍', '总想', '内以', '一时间', '一问', '求全', '写照', '迷上', '欧美', '50%', '成熟', '费罗', '达州', '维尔', '犹他州', '奥格登', '亚利桑那州', '图森', '秋天', '精简', '拨号上网', '用户数量', '奥兰多', '维尔和', '杜勒斯', '削减', '尼古拉斯', '格', '拉汉姆', '归咎于', '会员中心', '英特网', '会员', '头脑', '电脑知识', '通', '日趋', '减弱', '近一半', '通信', '排行榜', '前十', '中索', '十位', 'K750i', '3120', '5140i', 'Z300i', '第五', 'W810i', 'X660', 'Z520i', 'W800i', '第六', '第九', '移动电话', '78', '得出', '业内', 'Music', 'Store', '每部', '1.99', '盾牌', '越狱', '吸血鬼', '猎人', '巴菲', 'ABC', 'CBS', 'NBC', '美联社', '有四人', '45%', '因特网', '多于', '网络游戏', '两百', '42%', '26%', '六分之一', '在线', '玩游戏', '冒险游戏', '娱乐业', 'Warner', 'Brothers', '第一家', '公司总裁', 'Tsujihara', '10%', '转化成', '租用', 'DVD', '拷贝', '此项', '不得而知', '蝙蝠侠', '玩酷', '世代', 'P2P', '网路上', '打败', '线上', '剽窃', '替代性', 'In2Movies', '旗下', '百视', '地区性', '2.74', '销售收入', '37.2', '2.3%', '21.4', '新举措', '迫于', '沃达丰公司', 'Vodafone', '低价', '幅度', '收取', '缴纳', 'Sviaz', 'ExpoComm', '6.9', '66', '克', '播放器', '容量', '80MB', '视频', '录制', '蓝牙', '输出', '滑盖式', 'D900', '厚度', '稍大', 'Quad', 'band', 'GSM', '路透社', '本周', '听众', '期待', '频道', '该项', '之初', '仅限于', '电缆', '无线电', '温布尔登', '赛事', '加纳', '贝内特', 'Jana', 'Bennett', '步幅', '激动人心', '服刑', '骇客', '地下', '蠕虫', '要员', '十一月', '被捕', '起遭', '案件', '被控', '侵入', '四十万', '余部', '或称', '僵尸', '网路', 'bot', 'nets', '损害', '受害', '寄发', '服务器', '洛杉矶', '指控', '承认', '密谋', '违反', '诈欺', '滥用', '损及', '坦承', '散播', '发送', '恶意', '软体', '莫柴克', '一连串', '犯行', '负有责任', '加州', '五十万', '电脑系统', '受', '波及', '限于', '家用电脑', '庭上', '一万五千', '不法', '没收', '逾', '六万美元', '一辆', 'Ｗ', '电脑设备', '章田', '编译', '久而久之', '变', '墙上', '一抹', '蚊子', '血', '床前', '明月光', '便是', '衣服', '一粒', '饭', '粘子', '心口', '一颗', '朱砂', '痣', '--', '刘恒林', '亦华', '杜可风', '朴若木', '110min', '分级', '芬兰', 'K', 'Red', 'White', '赵文宣', '佟振保', '冲', '王娇蕊', '孟烟郦', '女主角', '剧本', '美术设计', '造型', '圣洁', '妻', '热烈', '情妇', '赵文瑄', '外商', '谋', '租', '老同学', '屋子', '振', '初恋情人', '拒绝', '求欢', '获取', '柳下惠', '风情万种', '总令振保', '想入非非', '士洪去', '新加坡', '做生意', '几番', '灵', '乍暖还寒', '雨', '陈冲', '囚住', '令振保', '所料', '不及', '真', '真相', '病倒', '病房', '一面', '不想', '此情', '责难', '收拾', '纷乱', '泪珠', '出奇', '母亲', '撮合', '振保带', '悲凉', '牺牲', '感', '单薄', '静如', '止水', '孟烟鹂', '新娘', '笼统', '白净', '无法', '唤起', '性欲', '嫖妓', '阴影', '光泽', '烟鹂', '猬', '狎', '裁缝', '关系暧昧', '放浪形骸', '公共汽车', '巧遇', '中年人', '俗艳', '花开花落', '泪光', '幻影', '旧日', '善良', '一点一点', '逼近', '歇斯底里', '发作', '好人', '□', '陆琼琼', '辞去', '一职', '升任', '掌舵', '多方', '第四任', '掌门', '出人意外', '方兴东', '当家', '稳健', '传闻中', '可靠', '接任', '洽谈', '分歧', '迟迟', '谈', '营收', '4590', '0.15', '25%', '股票', '买入', '八位', '卖出', '收盘', '28.52', '比上', '交易日', '上涨', '0.07%', '马海邻', '确切', '汪延则', '总裁兼', '他于', '主管', '副总', '兼', '运营官', '复旦大学', '奥克拉荷', '马', '1993', '奥斯', '町', '普华永道', '其人', '鹰派', 'IDG', '杰出', '讯', '深圳网', '两笔', '奠定', '多样性', '稳定性', '非凡', '滑坡', '广告业务', '忧虑', '力挽狂澜', '汪延于', '茅道临', '传闻', '起于', '下半年', '昨晚', '高层人士', '季报', '人事变动', '黄涛', '评审', '报社', '昨天晚上', '门头沟', '东胡林', '开评', '申报', '充分考虑', '区域', '余项', '召集', '旧', '石器时代', '宋元', '各个', '遗存', '东海', '平潭', '碗', '礁', '清代', '沉船', '符合国家', '规程', '缺一不可', '较远', '厚古薄今', '评判', '丰收年', '参选', '文保', '以此', '张忠培', '被迫', '抢救', '发掘出来', '文物古迹', '湖南省', '贵州', '威宁', '贵州省', '鹤壁', '刘庄', '鹤壁市', '工作队', '浦城', '商代', '窑群', '考古队', '博物院', '绛县', '横水', '西周', '墓地', '山西省', '韩城', '梁带村', '陕西省考古研究所', '句容', '金坛', '周代', '土墩', '墓', '南京博物院', '黄杨', '庄', '汉代', '聚落', '山西大同', '沙岭', '北魏', '壁画墓', '卡利亚里', '国际米兰', '杯赛', '对国米', '平赔', '冠军杯', '名额', '不容', '有失', '低水', '紫百合', '阿斯科利', '仅为', '连胜', '平半', '浅盘', '分明', '该队', '半盘', '赢盘', '刻意', '稳妥', '首回合', '看高', '半线', '此战', '无关紧要', '可任', '胆选', '特雷维索', '正佳', '乌鸡', '势头', '就此', '中断', '比勒菲尔德', '高开', '意图', '引', '拜仁', '慕尼黑', '至多', '连赢', '两盘', '已到', '其盘', '冷落', '汉堡', '不莱梅', '半球盘', '尚无', '欧赔', '不符', '诱下', '沙尔克', '04VS', '水位', '盘路', '反弹', '抢分', '凯泽斯劳', '滕', '命悬', '赔率', '256', '2048', '302', '热潮', '衍生物', '褒贬不一', '入学考试', '忘', '过时', '应试', '备', '是非', '数目', '鱼龙混杂', '考友', '稍有不慎', '给出', '深入浅出', '顺利完成', '千差万别', '办学', '资深', '宝贵财富', '资料库', '走势', '各校', '考入', '管理水平', '义务', '象', '倡导', '小组', '口碑', '满天飞', '各种各样', '师兄', '师姐', '亲身', '选到', '指导意义', '选', '林立', '无所适从', '服务水平', '万能', '辅助', '再就是', '提前准备', '该课', '课前预习', '认真听讲', '紧凑', '每堂', '跟上', '懂', '也好', '回顾', '重抄', '脉络', '理清', '架构', '疑难问题', '一环', '众所周知', '科目', '可谓', '一只', '拦路虎', '背功', '强压', '底子薄', '早点', '英语水平', '出于', '跟风', '不上', '没底', '各异', '常规', '英语课', '短', '信息量', '淡化', '读写', '复习方法', '应量', '良好效果', '几千个', '认会', '词义', '绝非', '贯穿', '在析句', '言中', '棋子', '下棋', '不畏', '英语考试', '人不考', '棋中马', '棋局', '摆在', '难句', '难名', '泽汉', '考查', '实质性', '几项', '再来', '远远', '毫无准备', '松懈', '情绪', '段时间', '环节', '占用', '少而精', '下课', '趁热打铁', '老师上课', '操练', '主旨', '题及', '哪些', '课后复习', '两套', '而无须', '多花', '每科', '几本', '售书', '通用版', '名望', '所选', '满足要求', '前要', '快慢', '49', '不成', '出错', '改正', '重中之重', '只能靠', '纯熟', '参考书目', '较差', '没学过', '工龄', '很长', '遗忘', '分科', '科一科', '四科', '高中', '里面', '浅显易懂', '一看', '眼高手低', '致命', '线性关系', '看透', '线性方程组', '同济大学', '高等数学', '上册', '下册', '古典', '概型', '机械', '大纲', '基本一致', '冲刺', '书店', '必备', '想取', '好生', '数学四', '大有裨益', '太深', '太难', '考察', '机工', '版', '这本', '统编', '吻合', '思路清晰', '中要', '关键在于', '每科有', '一至', '两本', '即可', '书读', '透', '充裕', '两三遍', '做做', '从中', '个人电脑', '盈利', '一度', '创下', '新低', '当季', '亿至', '抢夺', '市场份额', '打折', '官凯文', '罗林斯', '声明', '中说', '售后服务', '产品质量', '自我安慰', 'XINHUANET', 'com2006', '02', '字号', '背景色', '英明', '难道', '有钱', '没钱', '咱', '造', '孽', '潮涌', '首都国际机场', '北京站', '北京西站', '南站', '北京北站', '请问', '恐慌', '瘦小', '被装', '绿皮', '儿', '车里', '愿望', '纠缠', '真想', '不孝子', '老爹', '老娘', '正盼', '常回家', '没法', '前一天', '心安理得', '旅途劳顿', '劳顿', '半夜三更', '搏票', '讨厌', '赔笑脸', '值班', '坐火车', '牛车', '需猫', '窝里', '窗外', '风生水', '风云变幻', '省钱', '苏三去', '西站', '人潮', '人海', '中花', '块钱', '高价', '硬卧', '飞机票', '有生以来', '头等舱', '售票员', '张飞', '诚然', '火车票', '只花', '块', '加车', '肉痛', '侄子', '外甥', '表嫂', '表姐', '前生', '这年头', '不装个', '百八十块', '拿不出手', '畅通', '企盼', '情景', '百万雄师', '大江', '江', '立马', '百万', '外地人', '返乡', '北京城', '宽阔', '马路', '少数几个', '几辆车', '溜达', '气派', '关掉', '大睡', '五', '牵挂', '鸟', '忍受', '爱犬', '口粮', '饥饿', '死', '打个', '慰问', '六', '光顾', '小窝', '穷', '坐在', '马桶', '写给', '情书', '积攒', '零食', '七', '爹娘', '大姑', '拜年', '通宵', '搓麻', '颈椎', '医生', '急刹车', '没事', '脖子', '断掉', 'N年', '应酬', '吹牛', '女友', '八', '一把', '大大小小', '民俗', 'B06', 'B09', '专版', '凑', '返券', '逛庙会', '燕子', '李三', '大刀', '王五们', '来串', '糖葫芦', '坨', '棉花', '糖', '九', '离愁别绪', '不孝', '走掉', '难受', '少些', '离愁', '路费', '钱省', '寄给', '不舒', '舒坦', '坦地', '呆', '啥时候', '不行', '偏偏', '挤死', '偿命', '春运', '何况', '放鞭炮', '京郊', '小院', '小住', '延庆', '泡温泉', '密云', '滑雪', '值得羡慕', '此刻', '珍惜', '至于', '对家', '思念', '带到', '华夏', '时报', '贾文军', '深圳市', '龙岗', '体育中心', '拉开战幕', '健儿', '角逐', '51', '91', '代表队', '崔', '富国', '优秀人才', '科龙德', '勤案', '新进展', '所涉', '望闻达', '事务所律师', '秦桢凯', '境内', '外科', '流通', '仲裁', '事项', '证券报', '电子信箱', '七八位', '己', '有待', '首位', '状告', '涂勇则', '持股', '尽快', '诉上', '公堂', '最高人民法院', '司法解释', '财政部', '法院', '认定', '有罪', '判决书', '两者', '以先', '听证', '上半年', '编制', '财务报告', '罪案', '佛山市', '人民检察院', '立案', '提起公诉', '权益', '不成问题', '万事俱备', '只欠东风', '谈及', '责任人员', '失职', '监事会', '承担责任', '关联', '控股', '德勤华', '永', '或德勤', '关黄陈', '诉讼法', '合并', '故其', '支出', '要少', '代理律师', '筹集', '岳敬飞', '何军', '说些', '热线电话', '010', '51005100', '搜狐网', '栏目组', '搭', '桥梁', '注', '注明', '月初', '旅游展', '博览会', '国门', '之旅', '西班牙', '埃菲社', '亿人次', '3200', '巨人', '2020', '输出国', '西', '班牙', '专门人才', '直通', '足迹', '尼罗河', '卢克索', '帝王', '王后', '必游', '无穷的', '神秘感', '平稳', '炎热', '从小', '心驰神往', '去过', '常去', '向往', '三四', '政局', '动荡', '取消', '原定', '朱塔玛', '丝瑞婉', '新线路', '优惠', '折扣', '特地到', '中国银行', '北京分行', '兑换', '冷门', '币种', '同机', '上次', '港元', '能换', '不能不', '地处', '曼谷', '老城区', '第二天', '名叫', '帕拉', '提', '兴奋', '不怎么', '流利', '笑', 'No.1', '瑞佳', '纳', '亚尔', '第一条', '北部', '金三角', '第二条', '佛教', '第三条', '水乡', '不下', '旅行团', '最想', '多样', '72.56', '塔布', '塔是', '古塔', '印度教', '伊斯兰教', '交融', '旅游团', '领队', '国庆节', '整天', '响个', '泰姬陵', '穿鞋', '大理', '踩', '火盆', '尽管如此', '中国东方航空公司', '办事处', '朱先生', '新德里', '座位', '空', '满员', '乘客', '迎接', '开办', '532', '3100', '节假日', '每逢', '新年', '专人', '登塔', '赠送', '印有', '恭喜发财', '新春愉快', '字样', '纪念品', '获赠', '五一节', '鲜花', '玲', '兰花', '鲁昂', '开设', '中文网站', '伊勒', '维莱', '讷', '省政府', '事务', '敞开大门', '与日俱增', '法国政府', '香榭丽舍大街', '巴黎圣母院', '凯旋门', '之处', '街道', '免税店', '法国人', '开', '十有八九', '售货员', '配有', '中文版', '源', '看中', '潜能', '立国', '列为', '来源国', '团体', '山麓', '专场', '庆祝', '新春佳节', '旅游景点', '解说', '面向', '免税商店', '购物中心', '聘请', '服务员', '导购', '小姐', '地名', '汉字', '标写', '东京', '车站', '简体中文', '金融机构', '银联', '饭店', '刷卡', '万多', '多亿', '不值一提', '比前', '乔杜里', '常说', '潜在', '投巨资', '手册', '代表处', '温文尔雅', '东方人', '气质', '太小', '小费', '总体', '购买力', '公共场所', '大声', '喧哗', '乱', '扔', '随地吐痰', '价格不菲', '群体', '震惊', '市中心', '太仓促', '失掉', '挑剔', '奢侈品', '阔气', '劲', '编了', '真棒', '刚下', '早起', '晚睡', '挑', '高档商品', '卖得', '脱销', '天游', '游完', '搞定', '晚饭', '自费', '游遍', '难以置信', '年轻人', '下次', '再也', '团来', '星星', '有近', '万人', '纸', '草画', '模型', '铜盘', '金银', '首饰', '公费', '入住', '高档', '排场', '不小', '印度工业联合会', '五星级', '宾馆', '入住率', '大大提高', '工艺品', '▲', '特派记者', '任建民', '黄培昭', '彦', '张莉霞', '唐惠颖', '汪', '析', '时报讯', '旅程', '退烧', '喜笑颜开', '216', '新高', '全市', '也就是说', '单项', '600', '农家饭', '屋', '享', '农家乐', '周边地区', '亮点', '看点', '高速公路', '国内游', '增长幅度', '人气旺盛', '西安', '甬金', '金华', '呈', '快速增长', '中广网', '何伟奇', '仇文确', '106', '同期相比', '16%', '55.95', '10.2%', '2.09', '12.4%', '七星岩', '十里', '走单骑', '自行车', '环湖', '德庆', '醇正', '岭面', '古迹', '封开', '萝筐', '节', '梦多奇', '溶洞', '怀集', '燕峰峡', '温泉', '漂流', '广宁', '竹海', '造纸', '访古', '生态园', '寻梦', '新意', '日日', '景', '新体验', '如诗如画', '肇庆市', '增设', '一目了然', '服务质量', '志愿者', '到达', '提供方便', '广播网']
一个简单的规则可以这样制定：首先去掉高频词，至于去掉多少个高频词，我们可以通过观察去掉高频词个数和最终检测准确率的关系来确定。除此之外，去除数字，不把数字作为分类特征。同时，去除一些特定的词语，比如："的"，"一"，"在"，"不"，"当然","怎么"这类的对新闻分类无影响的介词、代词、连词。怎么去除这些词呢？可以使用已经整理好的stopwords_cn.txt文本。下载地址：点我下载
这个文件是这个样子的：
所以我们可以根据这个文档，将这些单词去除，不作为分类的特征。我们先去除前100个高频词汇，然后编写代码如下：
# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
import random
import jieba
"""
函数说明:中文文本处理
Parameters:
folder_path - 文本存放的路径
test_size - 测试集占比，默认占所有数据集的百分之20
Returns:
all_words_list - 按词频降序排序的训练集列表
train_data_list - 训练集列表
test_data_list - 测试集列表
train_class_list - 训练集标签列表
test_class_list - 测试集标签列表
Modify:
2022-12-18
"""
def TextProcessing(folder_path, test_size=0.2):
folder_list = os.listdir(folder_path) # 查看folder_path下的文件
data_list = [] # 数据集数据
class_list = [] # 数据集类别
# 遍历每个子文件夹
for folder in folder_list:
new_folder_path = os.path.join(folder_path, folder) # 根据子文件夹，生成新的路径
files = os.listdir(new_folder_path) # 存放子文件夹下的txt文件的列表
j = 1
# 遍历每个txt文件
for file in files:
if j > 100: # 每类txt样本数最多100个
break
with open(os.path.join(new_folder_path, file), 'r', encoding='utf-8') as f: # 打开txt文件
raw = f.read()
word_cut = jieba.cut(raw, cut_all=False) # 精简模式，返回一个可迭代的generator
word_list = list(word_cut) # generator转换为list
data_list.append(word_list) # 添加数据集数据
class_list.append(folder) # 添加数据集类别
j += 1
data_class_list = list(zip(data_list, class_list)) # zip压缩合并，将数据与标签对应压缩
random.shuffle(data_class_list) # 将data_class_list乱序
index = int(len(data_class_list) * test_size) + 1 # 训练集和测试集切分的索引值
train_list = data_class_list[index:] # 训练集
test_list = data_class_list[:index] # 测试集
train_data_list, train_class_list = zip(*train_list) # 训练集解压缩
test_data_list, test_class_list = zip(*test_list) # 测试集解压缩
all_words_dict = {} # 统计训练集词频
for word_list in train_data_list:
for word in word_list:
if word in all_words_dict.keys():
all_words_dict[word] += 1
else:
all_words_dict[word] = 1
# 根据键的值倒序排序
all_words_tuple_list = sorted(all_words_dict.items(), key=lambda f: f[1], reverse=True)
all_words_list, all_words_nums = zip(*all_words_tuple_list) # 解压缩
all_words_list = list(all_words_list) # 转换成列表
return all_words_list, train_data_list, test_data_list, train_class_list, test_class_list
"""
函数说明:读取文件里的内容，并去重
Parameters:
words_file - 文件路径
Returns:
words_set - 读取的内容的set集合
Modify:
2022-12-18
"""
def MakeWordsSet(words_file):
words_set = set() # 创建set集合
with open(words_file, 'r', encoding='utf-8') as f: # 打开文件
for line in f.readlines(): # 一行一行读取
word = line.strip() # 去回车
if len(word) > 0: # 有文本，则添加到words_set中
words_set.add(word)
return words_set # 返回处理结果
"""
函数说明:文本特征选取
Parameters:
all_words_list - 训练集所有文本列表
deleteN - 删除词频最高的deleteN个词
stopwords_set - 指定的结束语
Returns:
feature_words - 特征集
Modify:
2022-12-18
"""
def words_dict(all_words_list, deleteN, stopwords_set=set()):
feature_words = [] # 特征列表
n = 1
for t in range(deleteN, len(all_words_list), 1):
if n > 1000: # feature_words的维度为1000
break
# 如果这个词不是数字，并且不是指定的结束语，并且单词长度大于1小于5，那么这个词就可以作为特征词
if not all_words_list[t].isdigit() and all_words_list[t] not in stopwords_set and 1 < len(
all_words_list[t]) < 5:
feature_words.append(all_words_list[t])
n += 1
return feature_words
if __name__ == '__main__':
# 文本预处理
folder_path = './SogouC/Sample' # 训练集存放地址
all_words_list, train_data_list, test_data_list, train_class_list, test_class_list = TextProcessing(folder_path,
test_size=0.2)
# 生成stopwords_set
stopwords_file = './stopwords_cn.txt'
stopwords_set = MakeWordsSet(stopwords_file)
feature_words = words_dict(all_words_list, 100, stopwords_set)
print(feature_words)运行结果如下：
['作战', '增长', '仿制', '发展', '学校', '远程', '可能', '企业', '通过', '主要', '复习', '建设', '选择', '比赛', '时候', '万人次', '学习', '很多', '一定', '品牌', '接待', '完全', '射程', '工作', '期间', '目前', '分析', '银行', '部署', '记者', '辅导班', '专业', '问题', '部分', '能力', '开始', '上海', '重要', '考试', '亿美元', '填报', '部队', '管理', '文章', '今年', '技术', '军事', '阵地', '训练', '表现', '需要', '坦克', '达到', '活动', '电话', '相对', '基础', '国家', '拥有', '现在', '几乎', '提高', '科学', '日本', '希望', '情况', '经济', '资料', '要求', '收入', '服务', '历史', '来源', '准备', '最后', '影响', '老师', '装备', '计划', '印度', '提供', '设计', '参加', '表示', '实验室', '压制', '机会', '一次', '这是', '不同', '大批', '知道', '考研', '支付', '专利', '不用', '公里', '了解', '比较', '两个', '数字', '一家', '耿大勇', '休闲', '应该', '距离', '员工', '角度', '阿里', '游戏', '岛屿', '进入', '相关', '指挥', '重点', '手机', '景区', '一直', '方式', '力气', '孩子', '彻底', '沿海', '摧毁', '睡眠', '最大', '必须', '告诉', '文化', '越来越', '全军', '决定', '专家', '不能', '产品', '作用', '数学', 'MBA', '台湾', '挑衅', '置于', '数独', '利用', '战场', '世界', '出现', '吸引', '介绍', '全面', '系统', '建议', '左右', '考虑', '这种', '全国', '看到', '纳斯', '自寻死路', '世界领先', '型号', '开战', '金贵', '海量', '之内', '费多', '廉价', '发展观', '组织', '基本', '包括', '人数', '图库', '地方', '未来', '药厂', '东莞', '教育', '沈阳市', '牛奶', '一批', '信息化', '显示', '国内', '香港', '景点', '方面', '完成', '第一', '我军', '同比', '不会', '一下', '成功', '排名', '录取', '著名', 'VS', '预期', '消费者', '东引岛', '正在', '实现', '消费', '最佳', '非常', '去年', '旅行社', '能够', '喜欢', '新型', '第一次', '数据', '每个', '获得', '销售', '顾客', '关系', '推出', '分期付款', '使用', '赔偿', '知识点', '东南亚', '理由', '新浪', '军队', '网上', '火力', '目标', '旅游者', '全球', '泰国', '英语', '努力', '小时', '领导', '结果', '消息', '注意', '得到', '是否', '电脑', '指出', '代表', '院校', '医疗', '项目', '连续', '辽宁队', '协议', '内容', '概念', '营养', '演练', '面对', '之间', '埃及', '特别', '标志', '南京', '更加', '对手', '容易', '不断', '复试', '分钟', '广东', '医院', '经验', '利苑', '大学生', '写作', '词汇', '詹姆斯', '学员', '武器', '俄罗斯', '认证', '王治郅', '起来', '补充', '蓝军', '不少', '预计', '增加', '条件', '感觉', '韩国', '环境', '设立', '研究', '掌握', '不要', '关键', '特点', '这家', '发现', '知名', '支持', '之后', '免息', '回家', '今天', '此前', '思路', '中心', '各型', '信息', '很快', '加强', '这次', '超过', '商机', '一年', '一样', '大量', '开通', '欧洲', '统计', '媒体', '生活', '结束', '知识', '亿元', '整个', '每天', '市民', '其实', '发布', '建立', '往往', '理解', '事情', '原因', '大学', '当时', '三个', '职业', '过程', '备考', '帮助', '伯德', '姚明', '过年', '我省', '综合', '攻击', '战斗', '坚持', '实施', '进攻', '方法', '旅游业', '报道', '变得', '一位', '提前', '十分', '举行', '一起', '举办', '安排', '教材', '主动', '数量', '去年同期', '投入', '稳定', '社会', '协会', '集团', '单位', '感受', '进一步', '以下', '满足', '人才', '同事', '参与', '同学', '本科', '阅读', '酒家', '食物', '意味着', 'H股', '股东', '业务', '口技', '之前', '解题', '公式', '元老', '运动', '标题', '上午', '功能', '公布', '电视', '下载', '密码', '批次', '晋升', '振保', '失眠', '本报', '网络', '首次', '出境', '资源', '创造', '公民', '法国', '广播', '城市', '最近', '促进', '感到', '优秀', '我国', '力量', '展开', '产生', '官兵', '失去', '有效', '提升', '同期', '三分', '竞争', '很大', '邮票', '之一', '不再', '国际', '熟悉', '发出', '因素', '价值', '收益', '压力', '办法', '万元', '模拟', '工程', '过去', '具有', '简历', '网站', '根本', '预测', '听课', '规则', '关键字', '美国在线', '东部', '内容摘要', '用户', '补报', '家长', '战争', '升旗', '吸收', '刚刚', '迅速', '红军', '采取', '经理', '总部', '增幅', '这一', '只能', '有限公司', '一般', '平均', '女士', '尤其', '一半', '正式', '关注', '变成', '战略', '积极', '合作', '出境游', '负责人', '发挥', '即将', '团队', '充分', '展示', '真正', '形成', '再次', '联系', '胜利', '总结', '培训', '开展', '昨天', '乡村', '出游', '一场', '主场', '第二', '最好', '本书', '大师', '找到', '医药', '广州', '生产', '类似', '相当', '一页', '回到', '敏华', '辽足', '马林', '唐尧东', '几个', '每股', '分公司', '面试', '场位', '米勒', '罚球', 'NBA', '充足', '题型', '沈阳', '围棋', '牙膏', '海上', '基地', '可选报', '埃弗顿', '口语', '国防', '矩阵', '装甲团', '保障', '几年', '打击', '宣布', '机构', '航线', '月份', '专门', '时代', '自然', '负责', '广告', '一天', '购买', '连队', '战胜', '现场', '持续', '辅导', '精神', '取得', '成绩', '上年', '迎来', '突破', '下降', '轻松', '联赛', '客场', '心理', '程度', '制药', '透露', '商业', '本报记者', '董事长', '动力', '不足', '商业银行', '具体', '培养', '效果', '依然', '考场', '练习', '听力', '方向', '各地', '人士', '避免', '费用', '简单', '实力', '传统', '俱乐部', '提醒', '荷兰', '诉讼', '上市', '销售额', '涉及', '泰华', '骗局', '核心', '学生', '网上支付', '考前', '性质', '语法', '概率', '参看', '呼叫', '高清晰', '东北亚', '机票', '双方', '纳入', '水平', '安妮', '投诉', '改革', '汪力', '家教', '短程', '战术导弹', '点穴', '国旗', '身高', '生长', '人体', '命令', '拉动', '制定', '突然', '平台', '快速', '为主', '控制', '一体化', '降价', '诺基亚', '带来', '终于', '平时', '几天', '最高', '春节', '提出', '观光', '相比', '留下', '垃圾', '操作', '困难', '人员', '离开', '理论', '晚上', '指导', '标准', '继续', '毕竟', '规模', '干部', '独立', '固定', '七天', '调查', '交通', '上网', '门票', '比例', '体会', '近年来', '优势', '佛罗伦萨', '切沃', '表明', '似乎', '防守', '赛季', '多年', '领域', '觉得', '大多数', '大部分', '活力', '真实', '一项', '鼓励', '高级', '贯彻', '发生', '做到', '真的', '必要', '不好', '调剂', '保证', '二外', '共同', '无疑', '招生', '更是', '季泽', '免费', '患者', '明显', '饮食', '新加坡', '空间', '听到', '地区', '目的地', '想起', '应用', '高度', '难度']
Process finished with exit code 0
可以看到，我们已经滤除了那些没有用的词组，这个feature_words就是我们最终选出的用于新闻分类的特征。随后，我们就可以根据feature_words，将文本向量化，然后用于训练朴素贝叶斯分类器。这个向量化的思想和第三章的思想一致，因此不再累述。
3、使用Sklearn构建朴素贝叶斯分类器
数据已经处理好了，接下来就可以使用sklearn构建朴素贝叶斯分类器了。
官方英文文档地址：文档地址
朴素贝叶斯是一类比较简单的算法，scikit-learn中朴素贝叶斯类库的使用也比较简单。相对于决策树，KNN之类的算法，朴素贝叶斯需要关注的参数是比较少的，这样也比较容易掌握。在scikit-learn中，一共有3个朴素贝叶斯的分类算法类。分别是GaussianNB，MultinomialNB和BernoulliNB。其中GaussianNB就是先验为高斯分布的朴素贝叶斯，MultinomialNB就是先验为多项式分布的朴素贝叶斯，而BernoulliNB就是先验为伯努利分布的朴素贝叶斯。上篇文章讲解的先验概率模型就是先验概率为多项式分布的朴素贝叶斯。
对于新闻分类，属于多分类问题。我们可以使用MultinamialNB()完成我们的新闻分类问题。另外两个函数的使用暂且不再进行扩展，可以自行学习。MultinomialNB假设特征的先验概率为多项式分布，即如下式：
其中， P(Xj = Xjl | Y = Ck)是第k个类别的第j维特征的第l个取值条件概率。mk是训练集中输出为第k类的样本个数。λ为一个大于0的常数，常常取值为1，即拉普拉斯平滑，也可以取其他值。
接下来，我们看下MultinamialNB这个函数，只有3个参数：
参数说明如下：
- alpha：浮点型可选参数，默认为1.0，其实就是添加拉普拉斯平滑，即为上述公式中的λ ，如果这个参数设置为0，就是不添加平滑；
- fit_prior：布尔型可选参数，默认为True。布尔参数fit_prior表示是否要考虑先验概率，如果是false,则所有的样本类别输出都有相同的类别先验概率。否则可以自己用第三个参数class_prior输入先验概率，或者不输入第三个参数class_prior让MultinomialNB自己从训练集样本来计算先验概率，此时的先验概率为P(Y=Ck)=mk/m。其中m为训练集样本总数量，mk为输出为第k类别的训练集样本数。
- class_prior：可选参数，默认为None。
总结如下：
除此之外，MultinamialNB也有一些方法供我们使用：
MultinomialNB一个重要的功能是有partial_fit方法，这个方法的一般用在如果训练集数据量非常大，一次不能全部载入内存的时候。这时我们可以把训练集分成若干等分，重复调用partial_fit来一步步的学习训练集，非常方便。GaussianNB和BernoulliNB也有类似的功能。 在使用MultinomialNB的fit方法或者partial_fit方法拟合数据后，我们可以进行预测。此时预测有三种方法，包括predict，predict_log_proba和predict_proba。predict方法就是我们最常用的预测方法，直接给出测试集的预测类别输出。predict_proba则不同，它会给出测试集样本在各个类别上预测的概率。容易理解，predict_proba预测出的各个类别概率里的最大值对应的类别，也就是predict方法得到类别。predict_log_proba和predict_proba类似，它会给出测试集样本在各个类别上预测的概率的一个对数转化。转化后predict_log_proba预测出的各个类别对数概率里的最大值对应的类别，也就是predict方法得到类别。具体细节不再讲解，可参照官网手册。
了解了这些，我们就可以编写代码，通过观察取不同的去掉前deleteN个高频词的个数与最终检测准确率的关系，确定deleteN的取值：
# -*- coding: UTF-8 -*-
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import random
import jieba
"""
函数说明:中文文本处理
Parameters:
folder_path - 文本存放的路径
test_size - 测试集占比，默认占所有数据集的百分之20
Returns:
all_words_list - 按词频降序排序的训练集列表
train_data_list - 训练集列表
test_data_list - 测试集列表
train_class_list - 训练集标签列表
test_class_list - 测试集标签列表
Author:
Jack Cui
Blog:
http://blog.csdn.net/c406495762
Modify:
2017-08-22
"""
def TextProcessing(folder_path, test_size=0.2):
folder_list = os.listdir(folder_path) # 查看folder_path下的文件
data_list = [] # 数据集数据
class_list = [] # 数据集类别
# 遍历每个子文件夹
for folder in folder_list:
new_folder_path = os.path.join(folder_path, folder) # 根据子文件夹，生成新的路径
files = os.listdir(new_folder_path) # 存放子文件夹下的txt文件的列表
j = 1
# 遍历每个txt文件
for file in files:
if j > 100: # 每类txt样本数最多100个
break
with open(os.path.join(new_folder_path, file), 'r', encoding='utf-8') as f: # 打开txt文件
raw = f.read()
word_cut = jieba.cut(raw, cut_all=False) # 精简模式，返回一个可迭代的generator
word_list = list(word_cut) # generator转换为list
data_list.append(word_list) # 添加数据集数据
class_list.append(folder) # 添加数据集类别
j += 1
data_class_list = list(zip(data_list, class_list)) # zip压缩合并，将数据与标签对应压缩
random.shuffle(data_class_list) # 将data_class_list乱序
index = int(len(data_class_list) * test_size) + 1 # 训练集和测试集切分的索引值
train_list = data_class_list[index:] # 训练集
test_list = data_class_list[:index] # 测试集
train_data_list, train_class_list = zip(*train_list) # 训练集解压缩
test_data_list, test_class_list = zip(*test_list) # 测试集解压缩
all_words_dict = {} # 统计训练集词频
for word_list in train_data_list:
for word in word_list:
if word in all_words_dict.keys():
all_words_dict[word] += 1
else:
all_words_dict[word] = 1
# 根据键的值倒序排序
all_words_tuple_list = sorted(all_words_dict.items(), key=lambda f: f[1], reverse=True)
all_words_list, all_words_nums = zip(*all_words_tuple_list) # 解压缩
all_words_list = list(all_words_list) # 转换成列表
return all_words_list, train_data_list, test_data_list, train_class_list, test_class_list
"""
函数说明:读取文件里的内容，并去重
Parameters:
words_file - 文件路径
Returns:
words_set - 读取的内容的set集合
Author:
Jack Cui
Blog:
http://blog.csdn.net/c406495762
Modify:
2017-08-22
"""
def MakeWordsSet(words_file):
words_set = set() # 创建set集合
with open(words_file, 'r', encoding='utf-8') as f: # 打开文件
for line in f.readlines(): # 一行一行读取
word = line.strip() # 去回车
if len(word) > 0: # 有文本，则添加到words_set中
words_set.add(word)
return words_set # 返回处理结果
"""
函数说明:根据feature_words将文本向量化
Parameters:
train_data_list - 训练集
test_data_list - 测试集
feature_words - 特征集
Returns:
train_feature_list - 训练集向量化列表
test_feature_list - 测试集向量化列表
Author:
Jack Cui
Blog:
http://blog.csdn.net/c406495762
Modify:
2017-08-22
"""
def TextFeatures(train_data_list, test_data_list, feature_words):
def text_features(text, feature_words): # 出现在特征集中，则置1
text_words = set(text)
features = [1 if word in text_words else 0 for word in feature_words]
return features
train_feature_list = [text_features(text, feature_words) for text in train_data_list]
test_feature_list = [text_features(text, feature_words) for text in test_data_list]
return train_feature_list, test_feature_list # 返回结果
"""
函数说明:文本特征选取
Parameters:
all_words_list - 训练集所有文本列表
deleteN - 删除词频最高的deleteN个词
stopwords_set - 指定的结束语
Returns:
feature_words - 特征集
Author:
Jack Cui
Blog:
http://blog.csdn.net/c406495762
Modify:
2017-08-22
"""
def words_dict(all_words_list, deleteN, stopwords_set=set()):
feature_words = [] # 特征列表
n = 1
for t in range(deleteN, len(all_words_list), 1):
if n > 1000: # feature_words的维度为1000
break
# 如果这个词不是数字，并且不是指定的结束语，并且单词长度大于1小于5，那么这个词就可以作为特征词
if not all_words_list[t].isdigit() and all_words_list[t] not in stopwords_set and 1 < len(
all_words_list[t]) < 5:
feature_words.append(all_words_list[t])
n += 1
return feature_words
"""
函数说明:新闻分类器
Parameters:
train_feature_list - 训练集向量化的特征文本
test_feature_list - 测试集向量化的特征文本
train_class_list - 训练集分类标签
test_class_list - 测试集分类标签
Returns:
test_accuracy - 分类器精度
Author:
Jack Cui
Blog:
http://blog.csdn.net/c406495762
Modify:
2017-08-22
"""
def TextClassifier(train_feature_list, test_feature_list, train_class_list, test_class_list):
classifier = MultinomialNB().fit(train_feature_list, train_class_list)
test_accuracy = classifier.score(test_feature_list, test_class_list)
return test_accuracy
if __name__ == '__main__':
# 文本预处理
folder_path = './SogouC/Sample' # 训练集存放地址
all_words_list, train_data_list, test_data_list, train_class_list, test_class_list = TextProcessing(folder_path,
test_size=0.2)
# 生成stopwords_set
stopwords_file = './stopwords_cn.txt'
stopwords_set = MakeWordsSet(stopwords_file)
test_accuracy_list = []
deleteNs = range(0, 1000, 20) # 0 20 40 60 ... 980
for deleteN in deleteNs:
feature_words = words_dict(all_words_list, deleteN, stopwords_set)
train_feature_list, test_feature_list = TextFeatures(train_data_list, test_data_list, feature_words)
test_accuracy = TextClassifier(train_feature_list, test_feature_list, train_class_list, test_class_list)
test_accuracy_list.append(test_accuracy)
plt.figure()
plt.plot(deleteNs, test_accuracy_list)
plt.title('Relationship of deleteNs and test_accuracy')
plt.xlabel('deleteNs')
plt.ylabel('test_accuracy')
plt.show()运行结果如下：
我们绘制出了deleteNs和test_accuracy的关系，这样我们就可以大致确定去掉前多少的高频词汇了。每次运行程序，绘制的图形可能不尽相同，我们可以通过多次测试，来决定这个deleteN的取值，然后确定这个参数，这样就可以顺利构建出用于新闻分类的朴素贝叶斯分类器了。我测试感觉450还不错，最差的分类准确率也可以达到百分之50以上。将if __name__ == '__main__'下的代码修改如下：
五、总结
- 在训练朴素贝叶斯分类器之前，要处理好训练集，文本的清洗还是有很多需要学习的东西。
- 根据提取的分类特征将文本向量化，然后训练朴素贝叶斯分类器。
- 去高频词汇数量的不同，对结果也是有影响的的。
- 拉普拉斯平滑对于改善朴素贝叶斯分类器的分类效果有着积极的作用。
- 如有问题，请留言。如有错误，还望指正，谢谢！
参考：
[1]https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_5_bayes_2.html
[2]《机器学习实战》
![[ 数据结构 -- 手撕排序算法第三篇 ] 希尔排序](https://img-blog.csdnimg.cn/663c7440590c4e73b4c1d68554c3852d.png)
![[附源码]Python计算机毕业设计Django新冠疫苗接种预约系统](https://img-blog.csdnimg.cn/15f418b9a9ef41a28a47b16e8e56af17.png)
