11、文本分类与聚类：从模型构建到应用实践

文本分类与聚类：从模型构建到应用实践

1. 文本分类模型构建与评估

1.1 数据处理与迭代方法

在文本分类任务中，我们首先需要对数据进行处理和划分。以下是一些关键的函数实现：

def documents(self, idx=None):
    for fileid in self.fileids(idx):
        yield list(self.reader.docs(fileids=[fileid]))

def labels(self, idx=None):
    return [
        self.reader.categories(fileids=[fileid])[0]
        for fileid in self.fileids(idx)
    ]

def __iter__(self):
    for train_index, test_index in self.folds.split(self.files):
        X_train = self.documents(train_index)
        y_train = self.labels(train_index)
        X_test = self.documents(test_index)
        y_test = self.labels(test_index)
        yield X_train, X_test, y_train, y_test

通过这些函数，我们可以实现对数据的迭代访问，为后续的模型训练和评估做准备。