23、机器学习模型嵌入Web应用全解析

机器学习模型嵌入Web应用全解析

1. 机器学习在文本分类与情感分析中的应用

在自然语言处理（NLP）领域，情感分析是一项基础任务，其核心在于依据文本的极性对文档进行分类。我们可以借助机器学习算法达成这一目标，其中涉及到将文档编码为特征向量的“词袋模型”，以及利用词频 - 逆文档频率（tf - idf）来根据相关性对词频进行加权。

处理文本数据时，由于过程中会生成庞大的特征向量，计算成本可能相当高昂。为解决这一问题，可采用核外或增量学习的方法，在不将整个数据集加载到计算机内存的情况下训练机器学习算法。同时，还能运用潜在狄利克雷分配（LDA）进行主题建模，以无监督的方式将电影评论分类到不同类别中。

2. 序列化已拟合的scikit - learn估计器

训练机器学习模型的计算成本较高，因此我们不希望每次关闭Python解释器、进行新预测或重新加载Web应用时都重新训练模型。Python内置的 pickle 模块可用于模型持久化，它能将Python对象结构序列化为紧凑的字节码，从而保存分类器的当前状态。当需要对新的未标记示例进行分类时，无需重新从训练数据中学习，直接重新加载即可。

操作步骤如下：
1. 确保已训练好第8节中的核外逻辑回归模型，并使其在当前Python会话中可用。
2. 执行以下代码：

import pickle
import os
dest = os.path.join('movieclassifier', 'pkl_objects')
if not os.path.exists(dest):