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. 数据集划分与泛化能力

在构建分类器时，我们通常会将数据集划分为训练集和测试集，例如：

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

如果一个分类器在测试集上表现良好，那么我们有理由相信它具有较强的泛化能力，能够对训练数据之外的数据进行准确分类。

2. 评估指标

2.1 准确率（Accuracy）

准确率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，那么它的准确率就是 60/80 = 75%。可以使用 nltk.classify.accuracy() 函数来计算分类器在给定测试集上的准确率：

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

在解释分类器的准确率时，需要考虑测试集中各个类别标签的频率。例如，对于一个确定“bank”这个词正确词义的分类器，如果在金融新闻文本上进行评估，可能会发现金融