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我有一个数据集,其中仅包含两个用于训练我的模型的有用列,第一个是新闻标题,第二个是新闻类别。
因此,我使用 python 成功运行了以下训练命令:
import re
import numpy as np
import pandas as pd
# the Naive Bayes model
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# function to split the data for cross-validation
from sklearn.model_selection import train_test_split
# function for transforming documents into counts
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# function for encoding categories
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# grab the data
news = pd.read_csv("/Users/helloworld/Downloads/NewsAggregatorDataset/newsCorpora.csv",encoding='latin-1')
news.head()
def normalize_text(s):
s = s.lower()
# remove punctuation that is not word-internal (e.g., hyphens, apostrophes)
s = re.sub('\s\W',' ',s)
s = re.sub('\W\s',' ',s)
# make sure we didn't introduce any double spaces
s = re.sub('\s+',' ',s)
return s
news['TEXT'] = [normalize_text(s) for s in news['TITLE']]
# pull the data into vectors
vectorizer = CountVectorizer()
x = vectorizer.fit_transform(news['TEXT'])
encoder = LabelEncoder()
y = encoder.fit_transform(news['CATEGORY'])
# split into train and test sets
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2)
nb = MultinomialNB()
nb.fit(x_train, y_train)
所以我的问题是,我如何提供一组新数据(例如只是新闻标题)并告诉程序使用 python sklearn 命令预测新闻类别?
附言我的训练数据是这样的:
最佳答案
您应该使用训练数据训练模型(就像您所做的那样),然后您应该使用新数据(测试数据)进行预测。
执行以下操作:
nb = MultinomialNB()
nb.fit(x_train, y_train)
y_predicted = nb.predict(x_test)
现在,如果您想根据**准确度评估预测,您可以执行以下操作:**
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score(y_test, y_predicted)
同样,您可以计算其他指标。
最后,我们可以看到所有可用的指标 here !
编辑 1
当你输入时:
y_predicted = nb.predict(x_test)
y_predicted
将包含与您的类别相对应的数值。
要投影回这些值并获取标签,您可以执行以下操作:
y_predicted_labels = encoder.inverse_transform(y_predicted)
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