sklearn——朴素贝叶斯文本分类6

使用了countVectorizer和TfidfVectorizer两个统计统计模型，来比较使用哪个模型效果更好（其实都知道tfidf比较好，数学之美中比较好讲解），我们将通过图像可以看出两个统计模型的效果，并且使用了交叉验证

#使用交叉验证
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.cross_validation import cross_val_score
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
news=fetch_20newsgroups(subset='all')
X,Y=news.data,news.target
k=list(range(10000,180000,10000))
k_count_score=[]
k_tfidf_score=[]
for i in k:
#tfidf分类器
tfidf=TfidfVectorizer(analyzer='word',stop_words='english' ,max_features=i)
X_tfidf=tfidf.fit_transform(X)
mnb_tfidf=MultinomialNB()
scores_tfidf=cross_val_score(mnb_tfidf,X_tfidf,Y,cv=10,scoring='accuracy')
score_tfidf=scores_tfidf.mean()
k_tfidf_score.append(score_tfidf)

#tf分类器
count=CountVectorizer(analyzer='word',stop_words='english' ,max_features=i)
X_count=count.fit_transform(X)
mnb_count=MultinomialNB()
scores_count=cross_val_score(mnb_count,X_count,Y,cv=10,scoring='accuracy')
score_count=scores_count.mean()
print(score_count)
d=()
d=X_count.get_shape()
print("维数",d[1])
k_count_score.append(score_count)
plt.xlabel('dimension')
plt.ylabel('accuracy')
plt.plot(k,k_count_score)
plt.plot(k,k_tfidf_score,color='red')
plt.legend()
plt.show()

结果：



红线是tfidf

蓝线是tf

横坐标是选择输入的词的维度

可以看出使用tfidf只要选择40000时效果最好，增加之后会出现过拟合

tf则选择100000时最佳