23、高级文本处理与实时机器学习：从离线到在线的探索

高级文本处理与实时机器学习：从离线到在线的探索

1. 模型评估与文本处理影响分析

在机器学习模型训练完成后，需要对模型的性能进行评估。可以通过以下代码计算模型的预测结果和真实标签，进而计算准确率和多类加权 F 度量：

val predictionAndLabel = test.map(p => (model.predict(p.features), p.label))
val accuracy = 1.0 * predictionAndLabel.filter(x => x._1 == x._2).count() / test.count()
val metrics = new MulticlassMetrics(predictionAndLabel)
println(accuracy)
println(metrics.weightedFMeasure)

加权 F 度量是一种综合衡量精确率和召回率性能的指标，值越接近 1 表示性能越好。这里简单的多类朴素贝叶斯模型的准确率和 F 度量都接近 80%。

文本处理和 TF - IDF 加权是特征提取技术，旨在降低原始文本数据的维度并提取结构信息。可以通过比较基于原始文本数据训练的模型和基于处理后并经过 TF - IDF 加权的文本数据训练的模型的性能，来评估这些处理技术的影响。

在 20 Newsgroups 数据集上，对原始特征和处理后的 TF - IDF 特征进行比较的操作步骤如下：
1. 对原始文本进行分词：

v