26、文本分类模型的评估与构建方法

文本分类模型的评估与构建方法

1. 数据集划分与准确性评估

在进行分类器训练和评估时，首先要合理划分数据集。可以使用如下代码从特定类别中获取训练集和测试集：

train_set = brown.tagged_sents(categories='news')
test_set = brown.tagged_sents(categories='fiction')

如果构建的分类器在测试集上表现良好，那么可以认为它具有较好的泛化能力。

1.1 准确性指标

准确性是评估分类器最简单的指标，它衡量的是分类器在测试集上正确标记的输入占比。例如，一个姓名性别分类器在包含 80 个姓名的测试集中正确预测了 60 个，其准确性就是 60/80 = 75%。可以使用 nltk.classify.accuracy() 函数计算分类器在给定测试集上的准确性：

classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_set)
print 'Accuracy: %4.2f' % nltk.classify.accuracy(classifier, test_set) 

在解读分类器的准确性得分时，需要考虑测试集中各个类别标签的频率。例如，一个确定 “bank” 一词正确词义的分类器，如果在金融新闻文本上进行评估，金融机构词义可能在 20 次出现中出现 19 次，此时 95% 的准确率可能并不令