R语言——朴素贝叶斯文本分类

Mrrunsen

于 2022-02-24 10:30:11 发布

阅读量1.2k

点赞数

分类专栏： R语言大学作业文章标签： r语言开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Mrrunsen/article/details/123106265

版权

R语言大学作业专栏收录该内容

1436 篇文章 ¥9.90 ¥99.00

订阅专栏

超级会员免费看

本文介绍了如何使用R语言进行朴素贝叶斯文本分类。通过预处理BBC英文文本数据，构建词云并分析，然后利用tm包和e1071包建立分类模型。模型在训练集上的精度为93.3%，测试集上达到85.58%。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

朴素贝叶斯方法是最常见的使用贝叶斯思想进行分类的方法，它是目前所知文本分类算法中最有效的一类，常常应用于文本分类。下面将会以一个含多个类别的BBC英文文本数据为例，介绍如何使用朴素贝叶斯方法对其进行数据分类。

1 文本数据准备与探索

下面会直接导入已经预处理后的数据对其进行探索性分析，下面的程序是导入进行文本分类是需要的相关R包，以及数据的导入，数据一共有两个变量，分别是预处理后的文本内容变量text_pre，和类别标签变量lable。

library(tm);library(wordcloud2);library(tidytext);library(reshape2);library(dplyr);library(e1071);library(ggpol)## 读取数据,文本数据已经是预处理后的bbcdata <- read.csv("data/chap12/bbcdata.csv",stringsAsFactors = FALSE)bbcdata$label <- as.factor(bbcdata$label)