14、文本分类算法与特征表示优化

文本分类算法与特征表示优化

1. 数据处理与算法选择

在文本分类任务中，当特征数量过多时，可考虑减少特征数量以降低数据稀疏性。同时，数据偏向多数类也是常见问题，解决方法有过采样少数类实例或欠采样多数类实例，以创建平衡数据集。Python 库 Imbalanced-Learn 包含了一些解决此类问题的采样方法，而分类器本身也有处理不平衡数据集的内置机制。

为解决“可能需要更好的学习算法”这一问题，我们先从逻辑回归算法开始尝试。

2. 逻辑回归算法

逻辑回归是一种判别式分类器，与朴素贝叶斯（生成式分类器）不同，它基于特征对分类决策的重要性来“学习”各个特征的权重，目标是在训练数据中学习类之间的线性分隔器，以最大化数据的概率。这一“学习”过程通过逻辑函数实现。

以下是使用逻辑回归进行文本分类的代码示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression  
logreg = LogisticRegression(class_weight="balanced")
logreg.fit(X_train_dtm, y_train)  
y_pred_class = logreg.predict(X_test_dtm)
print("Accuracy: ", metrics.accuracy_score(y_test, y_pred_class))

此代码得到的分类器准确率为 73.7%。逻辑回归分类器实例化时的 class_weigh