38、自然语言处理中的文本分类算法实践

自然语言处理中的文本分类算法实践

在自然语言处理（NLP）领域，文本分类是一项重要任务。本文将介绍几种常见的文本分类算法，包括随机森林、支持向量机（SVC）、朴素贝叶斯和 kMeans 算法，并通过代码示例展示它们的实现过程。

随机森林算法进行文本分类

随机森林是一种集成学习方法，它通过组合多个决策树来提高分类性能。以下是使用随机森林算法进行文本分类的代码示例：

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 选择分类类别
my_cats = ['rec.sport.hockey', 'comp.sys.mac.hardware']
# 加载训练数据
train_data = fetch_20newsgroups(subset='train', categories=my_cats, shuffle=True, random_state=42)

print("target_names:")
print(train_data.target_names)
print