如何用机器学习对文本分类

本文介绍了如何利用机器学习对文本进行分类,包括需求理解、样本清洗、类别定义、分类词库构建、常用算法如SVM的选择、特征集与权重确定、特征降维的方法,以及代码实现和参数调整。通过SVM和TF-IDF等技术,解决高维特征问题,以提高模型性能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

需求

使用监督学习对历史数据训练生成模型,用于预测文本的类别。

样本清洗

主要将重复的数据删除掉,将错误无效的数据纠正或删除,并检查数据的一致性等。比如我认为长度小于少于13的数据是无效的遂将之删掉。

def writeFile(text):
   file_object = open('result.txt','w')
   file_object.write(text)
   file_object.close()

def clear():
   text = ""
   file_obj = open("deal.txt")
   list_of_lines = file_
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