【数据挖掘与商务智能决策】第十七章 神经网络_tcl电视960乘以522的电视剧是

前言

本人CSDN博客为“仿生程序员会梦见电子羊吗”，本文基于markdown本文书写，平台及软件为CSDN与Typora，文中图片存储地址为CSDN，故部分图片可能带有“CSDN@仿生程序员会梦见电子羊吗”的水印，属于本人原创，用于“数据挖掘与商务智能决策”的平时作业及大作业部分。

本篇内容为第十七章内容，神经网路。
为便于阅读，我将文章内容分为以下几个板块：

1. 基础知识
2. 实验内容
3. 拓展研究
4. 心得体会

其中，各板块的介绍如下：

• 基础知识
  • 包含关于本章主题的个人学习理解，总结的知识点以及值得记录的代码及运行结果。
• 实验内容
  • 这是本篇的主题实验部分，也是老师发的实验内容，在电脑上（jupyter notebook）运行成功之后导出为markdown格式。
  • 其中，主标题为每一章的小节内容
    
  • 如上图，主标题为PCA主成分分析与代码实现，次级标题为该文件内的子模块。每一个主标题下内容互不相同，也就是说，会出现两个主标题下均有相同python库引用的情况，为保证代码的完整性，在此予以保留。
  • 为表明确实是完成了课堂作业，故代码与老师给的代码大致相同，但markdown文本部分加入了自己的理解，同时，因为数据源不一定相同，运行结果和绘图也与教程相异，但实验本身是正确完整的。
  • 此外，一些老师发的相关的案（不在课程中心的实验，而是发到课程群中的案例，如 案例 航空公司客户价值分析）也会附在这一部分中。
• 拓展研究
  • 这个部分是 自己在本课题实验之外尝试的拓展内容，包括代码和知识点，也有自己的实验
• 心得体会

基础知识

实验内容

Perceptron

# 导入相关库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
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iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['label'] = iris.target
df.columns = ['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width', 'label']
df.label.value_counts()
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0    50
1    50
2    50
Name: label, dtype: int64
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%matplotlib inline
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plt.scatter(df[:50]['sepal length'], df[:50]['sepal width'], c='red', label='0')
plt.scatter(df[50:100]['sepal length'], df[50:100]['sepal width'], c='green', label='1')
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('sepal width')
plt.legend();
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​

df.head()
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data = np.array(df.iloc[:100, [0, 1, -1]])
X, y = data[:,:-1], data[:,-1]
y = np.array([1 if i == 1 else -1 for i in y])
print(X.shape, y.shape)
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(100, 2) (100,)
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# 定义参数初始化函数
def initialize_parameters(dim):
    w = np.zeros(dim, dtype=np.float32)
    b = 0.0
    return w, b
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# 定义sign符号函数
def sign(x, w, b):
    return np.dot(x,w)+b
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# 定义感知机训练函数
def train(X_train, y_train, learning_rate):
    # 参数初始化
    w, b = initialize_parameters(X_train.shape[1])
    # 初始化误分类
    is_wrong = False
    while not is_wrong:
        wrong_count = 0
        for i in range(len(X_train)):
            X = X_train[i]
            y = y_train[i]
            # 如果存在误分类点
            # 更新参数
            # 直到没有误分类点
            if y * sign(X, w, b) <= 0:
                w = w + learning_rate*np.dot(y, X)
                b = b + learning_rate*y
                wrong_count += 1
        if wrong_count == 0:
            is_wrong = True
            print('There is no missclassification!')
        
        # 保存更新后的参数
        params = {
            'w': w,
            'b': b
        }
    return params
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params = train(X, y, 0.01)
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There is no missclassification!
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params
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{'w': array([ 0.79 , -1.007]), 'b': -1.2400000000000009}
1

x_points = np.linspace(4, 7, 10)
y_hat = -(params['w'][0]*x_points + params['b'])/params['w'][1]
plt.plot(x_points, y_hat)

plt.scatter(data[:50, 0], data[:50, 1], color='red', label='0')
plt.scatter(data[50:100, 0], data[50:100, 1], color='green', label='1')
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('sepal width')
plt.legend()
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<matplotlib.legend.Legend at 0x1bd75213f10>
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​

class Perceptron:
    def __init__(self):
        pass
    
    def sign(self, x, w, b):
        return np.dot(x, w) + b
    
    def train(self, X_train, y_train, learning_rate):
        # 参数初始化
        w, b = self.initilize_with_zeros(X_train.shape[1])
        # 初始化误分类
        is_wrong = False
        while not is_wrong:
            wrong_count = 0
            for i in range(len(X_train)):
                X = X_train[i]
                y = y_train[i]
                # 如果存在误分类点
                # 更新参数
                # 直到没有误分类点
                if y * self.sign(X, w, b) <= 0:
                    w = w + learning_rate*np.dot(y, X)
                    b = b + learning_rate*y
                    wrong_count += 1
            if wrong_count == 0:
                is_wrong = True
                print('There is no missclassification!')

            # 保存更新后的参数
            params = {
                'w': w,
                'b': b
            }
        return params
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Training and Testing with the Full Datasets

import numpy
# scipy.special for the sigmoid function expit()
import scipy.special
# library for plotting arrays
import matplotlib.pyplot
# ensure the plots are inside this notebook, not an external window
%matplotlib inline
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# neural network class definition
class neuralNetwork:
    
    
    # initialise the neural network
    def __init__(self, inputnodes, hiddennodes, outputnodes, learningrate):
        # set number of nodes in each input, hidden, output layer
        self.inodes = inputnodes
        self.hnodes = hiddennodes
        self.onodes = outputnodes
        
        # link weight matrices, wih and who
        # weights inside the arrays are w_i_j, where link is from node i to node j in the next layer
        # w11 w21
        # w12 w22 etc 
        self.wih = numpy.random.normal(0.0, pow(self.inodes, -0.5), (self.hnodes, self.inodes))
        self.who = numpy.random.normal(0.0, pow(self.hnodes, -0.5), (self.onodes, self.hnodes))

        # learning rate
        self.lr = learningrate
        
        # activation function is the sigmoid function
        self.activation_function = lambda x: scipy.special.expit(x)
        
        pass

    
    # train the neural network
    def train(self, inputs_list, targets_list):
        # convert inputs list to 2d array
        inputs = numpy.array(inputs_list, ndmin=2).T
        targets = numpy.array(targets_list, ndmin=2).T
        
        # calculate signals into hidden layer
        hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
        # calculate the signals emerging from hidden layer
        hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
        
        # calculate signals into final output layer
        final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
        # calculate the signals emerging from final output layer
        final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
        
        # output layer error is the (target - actual)
        output_errors = targets - final_outputs
        # hidden layer error is the output_errors, split by weights, recombined at hidden nodes
        hidden_errors = numpy.dot(self.who.T, output_errors) 
        
        # update the weights for the links between the hidden and output layers
        self.who += self.lr * numpy.dot((output_errors * final_outputs * (1.0 - final_outputs)), numpy.transpose(hidden_outputs))
        
        # update the weights for the links between the input and hidden layers
        self.wih += self.lr * numpy.dot((hidden_errors * hidden_outputs * (1.0 - hidden_outputs)), numpy.transpose(inputs))
        
        pass

    
    # query the neural network
    def query(self, inputs_list):
        # convert inputs list to 2d array
        inputs = numpy.array(inputs_list, ndmin=2).T
        
        # calculate signals into hidden layer
        hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
        # calculate the signals emerging from hidden layer
        hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
        
        # calculate signals into final output layer
        final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
        # calculate the signals emerging from final output layer
        final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
        
        return final_outputs
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# number of input, hidden and output nodes
input_nodes = 784
hidden_nodes = 200
output_nodes = 10

# learning rate
learning_rate = 0.1

# create instance of neural network
n = neuralNetwork(input_nodes,hidden_nodes,output_nodes, learning_rate)
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# load the mnist training data CSV file into a list
training_data_file = open("mnist_train.csv", 'r')
training_data_list = training_data_file.readlines()
training_data_file.close()
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# train the neural network

# epochs is the number of times the training data set is used for training
epochs = 5

for e in range(epochs):
    # go through all records in the training data set
    for record in training_data_list:
        # split the record by the ',' commas
        all_values = record.split(',')
        # scale and shift the inputs
        inputs = (numpy.asfarray(all_values[1:]) / 255.0 * 0.99) + 0.01
        # create the target output values (all 0.01, except the desired label which is 0.99)
        targets = numpy.zeros(output_nodes) + 0.01
        # all_values[0] is the target label for this record
        targets[int(all_values[0])] = 0.99
        n.train(inputs, targets)
        pass
    pass
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# load the mnist test data CSV file into a list
test_data_file = open("mnist_test.csv", 'r')
test_data_list = test_data_file.readlines()
test_data_file.close()
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# test the neural network

# scorecard for how well the network performs, initially empty
scorecard = []

# go through all the records in the test data set
for record in test_data_list:
    # split the record by the ',' commas
    all_values = record.split(',')
    # correct answer is first value
    correct_label = int(all_values[0])
    # scale and shift the inputs
    inputs = (numpy.asfarray(all_values[1:]) / 255.0 * 0.99) + 0.01
    # query the network
    outputs = n.query(inputs)
    # the index of the highest value corresponds to the label
    label = numpy.argmax(outputs)
    # append correct or incorrect to list
    if (label == correct_label):
        # network's answer matches correct answer, add 1 to scorecard
        scorecard.append(1)
    else:
        # network's answer doesn't match correct answer, add 0 to scorecard
        scorecard.append(0)
        pass
    
    pass
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# calculate the performance score, the fraction of correct answers
scorecard_array = numpy.asarray(scorecard)
print ("performance = ", scorecard_array.sum() / scorecard_array.size)
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performance =  0.9728
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深度学习初窥之神经网络模型

1.神经网络模型简单代码实现

神经网络分类模型：MLPClassifier

X = [[1, 0], [5, 1], [6, 4], [4, 2], [3, 2]]
y = [0, 1, 1, 0, 0]
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from sklearn.neural_network import MLPClassifier
mlp =MLPClassifier()
mlp.fit(X, y)
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D:\coder\randomnumbers\venv\lib\site-packages\sklearn\neural_network\_multilayer_perceptron.py:702: ConvergenceWarning: Stochastic Optimizer: Maximum iterations (200) reached and the optimization hasn't converged yet.
  warnings.warn(
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MLPClassifier()

MLPClassifier()

y_pred = mlp.predict(X)
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import pandas as pd
a = pd.DataFrame()  # 创建一个空DataFrame 
a['预测值'] = list(y_pred)
a['实际值'] = list(y)
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a
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补充知识点 - 神经网络回归模型：MLPRegressor

from sklearn.neural_network import MLPRegressor
X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]
y = [1, 2, 3, 4, 5]

model = MLPRegressor(random_state=123)  # 设置random_state随机状态参数，使得每次训练的模型都是一样的
model.fit(X, y)

print(model.predict([[5, 5]]))
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[2.85598566]
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2.案例实战 - 用户评论情感分析

2.1 数据读取、中文分词、文本向量化

1.数据读取

import pandas as pd
df = pd.read_excel('产品评价.xlsx')
df.head()
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2.中文分词

# jieba库分词示例
import jieba
word = jieba.cut('我爱北京天安门')
for i in word:
    print(i)
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Building prefix dict from the default dictionary ...
Dumping model to file cache C:\Users\83854\AppData\Local\Temp\jieba.cache
Loading model cost 0.584 seconds.
Prefix dict has been built successfully.


我
爱
北京
天安门
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# 通过第2章讲的iloc获取数据表DataFrame第一行信息，0表示第一行
df.iloc[0]
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客户编号                                                    1
评论      是iPhone8 XR正品，按键屏幕反应蛮快的很灵活，屏幕6.0的不算很大，刚刚好，这款面容...
评价                                                      1
Name: 0, dtype: object
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# 为了循序渐进，这里先演示第一条评论的分词效果
import jieba
word = jieba.cut(df.iloc[0]['评论'])
result = ' '.join(word)
print(result)
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是 iPhone8   XR 正品 ， 按键 屏幕 反应 蛮快 的 很 灵活 ， 屏幕 6.0 的 不算 很大 ， 刚刚 好 ， 这 款 面容 识别 开锁 比 指纹 方便 多 了 ， 内外 的 整体 看起来 很 美观 ， 整机 子 不算 是 很厚感 ， 像素 高 比较 清晰 ， 双卡 双待 ， 续航 强 ， 跟 8plus 差价 300 元 ， 还是 选 XR 款好 ， 性能 不错 ， 处理器 、 芯片 也 是 最新 一代
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# 遍历整张表格，对所有评论进行分词
words = []
for i, row in df.iterrows():
    word = jieba.cut(row['评论'])
    result = ' '.join(word) 
    words.append(result)
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words[0:3]
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['是 iPhone8   XR 正品 ， 按键 屏幕 反应 蛮快 的 很 灵活 ， 屏幕 6.0 的 不算 很大 ， 刚刚 好 ， 这 款 面容 识别 开锁 比 指纹 方便 多 了 ， 内外 的 整体 看起来 很 美观 ， 整机 子 不算 是 很厚感 ， 像素 高 比较 清晰 ， 双卡 双待 ， 续航 强 ， 跟 8plus 差价 300 元 ， 还是 选 XR 款好 ， 性能 不错 ， 处理器 、 芯片 也 是 最新 一代',
 '外形 外观 ： 外光 非常 漂亮 ， 黑色 的 非常 大气 。 适合 男士 拥有 。 屏幕 音效 ： 刚 开机 就 下载 了 一个 QQ 音乐 试 了 一下 。   音效 还是 非常 不错 的 。 拍照 效果 ： 拍照 很 清晰 ， 照亮 你 脸上 的 痘痘 。 运行 速度 ： 运行 速度 就 不用说 了 。   一个 字快 。 待机时间 ： 待机 很 不错 。 用 一段时间 再 来 评价 。 其他 特色 ： 个人感觉 比 Ｘ 好 。   可能 是因为 上手 的 手感 比较 好 吧 ， 总之 还是 值得 入手 的',
 '从 苹果 4s ， 到 6s ， 再 到 xr ， 就是 喜欢 苹果 的 手感 和 风格 ， 视频 流畅 ， 图片 清晰 ， 纠结 了 好久 买 哪个 颜色 ， 白色 干净 ， 同事 买 的 黄色 ， 感觉 也 很 好看 ， 蓝色 ， 珊瑚 我 也 喜欢 ， 最终 还是 选择 比较 适合 女生 的 珊瑚 色 ， 实物 比 图片 更 漂亮 ， 超级 喜欢 ， 运行 速度 快 ， 全屏 显示 ， 体积小 了 ， 可 显示 区域 变得 了 ， 很棒 。']
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# 如果对上面过程如果熟悉后，也可以直接写成如下的合并代码形式
words = []
for i, row in df.iterrows():
    words.append(' '.join(jieba.cut(row['评论'])))
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# # iterrows()函数相关知识点，不熟悉DataFrame数据表遍历的话，可以把下面的注释取消了，看看效果
# for i, row in df.iterrows():
#     print(i)
#     print(row)
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3.文本向量化

# 文本向量化CountVectorizer()函数的使用技巧：使用示例
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
test = ['手机 外观 漂亮', '手机 图片 清晰']
vect = CountVectorizer()
X = vect.fit_transform(test)
X = X.toarray()
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words_bag = vect.vocabulary_
print(words_bag)
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{'手机': 2, '外观': 1, '漂亮': 4, '图片': 0, '清晰': 3}
1

# 实际应用
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vect = CountVectorizer()
X = vect.fit_transform(words)
X = X.toarray()
print(X)
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[[0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 ...
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]]
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words_bag = vect.vocabulary_
print(words_bag)
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'强调': 1935, '天半': 1535, '太重': 1574, '加完': 1087, '强太多': 1930, '国产': 1402, '浮夸': 2791, '价值': 744, '昨天上午': 2441, '八点': 908, '尽量': 1791, '买薄': 645, '盛传': 3048, '个人观点': 584, '两分钟': 563, '奋斗': 1591, '兴奋': 927, '充不上': 868, '51': 88, 'ipxr': 198, '10050': 6, '5689': 96, '着手': 3131, '传输': 770, '啊哈': 1362, '查验': 2622, '某人': 2616, '买膜': 644, '圣诞礼物': 1416, '年末': 1876, '超正': 3652, '寿命': 1756, '百分百': 3040, '心心念念': 2007, '管控': 3241, '6h': 124, '5w': 107, '输出': 3714, '另配': 1251, '功率': 1078, '10w': 9, '5199': 89, '宣传': 1724, '一摸': 338, '新一代': 2352, '一箱': 372, '劲酒': 1103, '补肾': 3506, '振动': 2225, '调到': 3600, '公认': 912, '怀疑': 2029, '抱怨': 2189, '储存': 857, '不停': 460, '储蓄': 858, '人面': 703, '弟弟': 1922, '更爽': 2487, '尿布': 1792, '挺高': 2233, '童鞋': 3199, '现场': 2929, '用量': 2973, '损耗': 2239, '价位': 742, '文章': 2349, '包括': 1110, '打分': 2157, '代替': 726, '很困': 1961, '注意力': 2775, '手后': 2132, '仔细检查': 722, '处于': 1458, '后花': 1310, '十多分钟': 1122, '低等': 786, '实际效果': 1720, '最坑': 2499, '祖传': 3163, '通病': 3845, '不可避免': 471, '受太多': 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'名副其实': 1299, '砖头': 3144, '厕所': 1171, '5699': 97, '客户': 1721, '哑巴': 1348, '说好': 3588, '双待纳': 1204, '忽悠': 2025, '两周': 567, '辣鸡': 3717, '老是': 3361, '刚过': 1037, '直降': 3056, '日子': 2405, '可真会': 1269, '倒霉': 840, '再也不会': 951, '暴力': 2472, '苹果公司': 3465, '藐视': 3485, '法律': 2771, '法庭': 2770, '自动开机': 3417, '没买时': 2727, '安卓好': 1680, '好卡': 1621, '正式版': 2665, '有没有': 2539, 'phone': 226, '卡里': 1161, '说明书': 3591, '套路': 1598, '卧槽': 1163, '秀得': 3169, '头皮发麻': 1584, '祝你们': 3164, '生意兴隆': 2946, '疑似': 3013, '过要': 3740, '糟心': 3253, '爱答不理': 2883, '口有': 1245, '七百': 392, '百分之': 3033, '兄弟': 867, '期降': 2559, '真棒': 3118, '一下子': 277, '鄙视': 3873, '幅度': 1861, '减价': 979, '极差': 2602, '促销': 817, '玩炉': 2923, '石掉': 3139, '诚意': 3579, '阳光': 3933, '围观': 1401, '九百': 628, '通不过': 3841, '略恶': 3012, '转换器': 3694, '赞扬': 3631, '店家': 1891, '撒谎': 2301, '耳机线': 3382, '圆头': 1414, '算了算': 3237, '太次': 1561, '5200': 90, '蜗牛': 3495, '最丑': 2489, '伤心': 772, '派件': 2782, '收件人': 2311, '活该': 2781, '买换': 642, '无忧': 2382, '玩意': 2920, '抵制': 2190, '美国': 3337, '八小时': 907, '耍猴': 3370, '搞错': 2285, '徐州': 1997, '安徽': 1685, '螺丝': 3498, '赠品': 3632, '送手': 3818, '毛用': 2707, '跳水': 3686, '一个样': 286, '6100': 111, '6400': 117, '亏大': 663, '搭理': 2286, '魔鬼': 4052, '挺厚': 2227, '狗屎': 2914, '第一批': 3208, '领券降': 4004, '骂人': 4026, '到期': 1056, '不续': 521, '玩游': 2921, '宝宝': 1703, '慎入': 2097, '别说': 1047, '莫非': 3476, '成水': 2107, '无力': 2373, '滑动': 2816, '石锤': 3141, '怎么办': 2032, '轻轻': 3710, '一碰': 368, '不怎么样': 495, '极其': 2600, '恶劣': 2056, '方式': 2366, '请问': 3598, '0022': 1, '3799': 60, '无货': 2398, '抢光': 2180, '欺诈': 2654, '4699': 70, '4399': 65, '动过手脚': 1101, '出事': 1000, '末路': 2563, '一万年': 273, '声音洪亮': 1454, '为数不多': 606, '方法': 2367, '厂商': 1166, '谈不上': 3603, '很坑': 1962, '含泪': 1316, '加钱': 1092, '被迫': 3514, '凉快': 977, '怎么回事': 2033, '近视': 3750, '摄单': 2293, '我能': 2116, '为奴': 604, '拒绝': 2205, '面前': 3978, '杠精': 2589, '手整': 2140, '新换': 2357, '一分': 301, '连个': 3799, '完跌': 1697, '星给': 2437, '知乎': 3135, '鸡卡': 4054, '看个': 3079, '没用到': 2753, '重启': 3888, '新买': 2353, '百分之四': 3039, '二月': 659, '稀烂': 3176, '维修': 3302, '能否': 3399, '文字游戏': 2348, '看清楚': 3095, '没见': 2759, '取卡针': 1231, '可说': 1273, '售后服务': 1355, '一生': 359, '你妹': 800, '一前': 305, '领券减': 4003, '800': 138, '傻子': 859, '凉凉': 976, '帮别人': 1855, '究竟': 3184, '跌成': 3674, '满满的': 2826, '没爱': 2751, '奇葩': 1588, '制度': 1059, '过期': 3735, '死活': 2675, '要花': 3525, '5k': 104, '服气': 2551, '气笑': 2714, '七月': 391, '一百多': 362, '对方': 1749, '常常': 1857, '完出': 1690, '损失': 2238, '6399': 115, '还价': 3754, '看脸': 3099, '千万': 1127, '乒乒乓乓': 625, '婆婆': 1660, 'luan': 208, '星是': 2435, '两条': 573, '热乎': 2858, '可真快': 1270, '等于': 3221, '大爷': 1523, '扯淡': 2167, '卡着': 1159, '石沉大海': 3140, '有够': 2530, '没送': 2765, '全是': 899, '昧着良心': 2439, '这货': 3785, '人人喊打': 687, '美帝': 3340, '红富士': 3262, '相册': 3060, '答非所问': 3228, '办实事': 1073, '一查': 347, '去年': 1192, '十一分': 1119, '太差': 1554, '阴阳': 3934, '没过': 2764, '真有': 3116, '别买': 1043, '以来': 740, '口气': 1246, '嚣张': 1374, '行为': 3501, '烂野': 2852, '天价': 1533, '需谨慎': 3963, '电话卡': 2994, '耳线': 3383, '锤子': 3909, '五一': 664, 'xr64': 267, '4780': 71, '劳资': 1105, '4980': 77, '找下': 2169, '国版': 1407, '费电': 3626, '好不好': 1610, '经销商': 3284, '图片吧': 1413, '有点儿': 2542, '突突': 3190, '山寨': 1807, '可真': 1268, '中招': 593, '天掉': 1537, '留心': 3009, '基于': 1438, '经历': 3278, '从此以后': 718, '过大': 3730, '多点': 1490, '一千块': 309, '好气': 1635, '绿线': 3306, '6499': 118, '功夫': 1076, '全年': 897, '信心': 834, '磕痕': 3158, '认栽': 3552, '买价': 636, '人理': 697, '时安卓': 2419, '买贵': 647, '4888': 75, '白白': 3027, '得京豆': 1998, '太少': 1553, '更少': 2480, '沉破': 2724, '1900': 31, '没意思': 2744, '基带': 1439, '因特尔': 1399, '堪忧': 1443, '请人': 3596, '多话': 1492, '太坑': 1545, '转眼': 3695, '维权': 3304, '竞争': 3197, '答复': 3227, '员乱': 1326, '私自': 3170, '处置': 1462, '差劲': 1826, '16': 23, '非得': 3975, '成个': 2102, '英特尔': 3463, '网巨慢': 3322, '废物': 1893, '差到': 1825, '货时': 3610, '伤透': 775, '仍然': 711, '重复': 3889, '老客户': 3360, '机器人': 2576, '负星': 3607, '贬值': 3617, '牛批': 2894, '原价': 1179, '七八天': 386, '网好': 3321, '五天': 666, '换货': 2252, '修要': 839, '寄过去': 1737, '挤压': 2224, '断触': 2351, '一来': 345, '假货': 844, '花样': 3457, '拆过': 2195, '真丑': 3106, '丑到': 541, '爆炸': 2873, '人用': 699, '有损': 2536, '烫手': 2857, '已换': 1833, '上门': 427, '取件': 1230, '纸箱装': 3269, '木有配': 2560, '内有': 947, '支付': 2308, '银行卡': 3906, '明明': 2429, '办理': 1075, '花屏': 3456, '返修': 3752, '真亏': 3107, '一号': 316, '对带': 1745, '市内': 1837, '第三天': 3210, '己经': 1832, '莫名': 3473, '伤感': 773, '安好': 1684, '这鸡': 3789, '跌价': 3673, '看吧': 3087, '星斗': 2434, '勿购': 1109, '无爱': 2388, '真牛': 3121, '刚开': 1034, '硬伤': 3149, '龟速': 4074, '真相': 3123, '退款': 3813, '字体': 1665, '一笔': 371, '吃枣': 1282, '药丸': 3471, '一千': 308, '最亏': 2492, '5300': 92, '机主': 2573, '回家': 1389, '途径': 3840, '太深': 1563, '会卡屏': 764, '附近': 3936, '首发': 4020, '前个': 1066, '一件': 291, '事换': 652, '脑仁疼': 3406, '降得': 3939, '心寒': 2006, '平衡': 1872, 'gps': 174, '变相': 1243, '故意': 2328, '期后': 2553, '立即': 3196, '送点': 3820, '经常性': 3280, '壹星': 1457, '撕过': 2303, '6099': 110, '苍蝇': 3459, '第十天': 3220, '花钱买': 3458, '报价': 2186, '第十六': 3219, '插孔': 2282, '故障': 2329, '反厂': 1208, '国行机': 1409, '露天': 3967, '路口': 3682, '便宜货': 814, '血亏': 3499, '父母': 2885, '塞塞': 1446, '一用券': 360, '没网': 2756, '纸有': 3268, '再换个': 953, '见过': 3528, '666666': 122, '填充': 1447, '玩儿': 2918, '摇一摇': 2296, '第八天': 3218, '五月': 669, '三号': 400, '四号': 1377, '二十块': 655, '吃一堑长一智': 1279, '国产机': 1405}
1

len(words_bag)
1

4075
1

import pandas as pd
# pd.set_option('display.max_columns', None)  # 添加这行代码可以显示所有列，如果讲None改成500，则表示可最多显示500列
# pd.set_option('display.max_rows', None)  # 添加这行代码可以显示所有行，如果讲None改成500，则表示可最多显示500行
pd.DataFrame(X).head()
1
2
3
4

5 rows × 4075 columns

4.目标变量提取

y = df['评价']
y.head()
1
2

0    1
1    1
2    1
3    1
4    1
Name: 评价, dtype: int64
1
2
3
4
5
6

2.2 神经网络模型的搭建与使用

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=1)
1
2

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
mlp =MLPClassifier()  # 因为模型运行具有随机性，如果想让每次运行结果一致，可以设置random_state随机参数为任一数字，如MLPClassifier(random_state=123)
mlp.fit(X_train, y_train)
1
2
3

MLPClassifier()

MLPClassifier()

y_pred = mlp.predict(X_test)
print(y_pred)  # 因为模型运行具有随机性，所以这里得到的结果可能和书上的略有不同，如果想让每次运行结果一致，可以设置random_state随机参数为任一数字，如MLPClassifier(random_state=123)
1
2

[1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0
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 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1]
1
2
3

a = pd.DataFrame()  # 创建一个空DataFrame 
a['预测值'] = list(y_pred)
a['实际值'] = list(y_test)
a.head()
1
2
3
4

# 获取预测准确度
from sklearn.metrics import accuracy_score
score = accuracy_score(y_pred, y_test)
score
1
2
3
4

0.9814814814814815
1

# 通过模型自带的score()函数也可以获取预测准确度
mlp.score(X_test, y_test)
1
2

0.9814814814814815
1

# 自我体验
comment = input('请输入您对本商品的评价：')
comment = [' '.join(jieba.cut(comment))]
print(comment)
X_try = vect.transform(comment)
y_pred = mlp.predict(X_try.toarray())
print(y_pred)
1
2
3
4
5
6
7

请输入您对本商品的评价：敏感肌也能用
['敏感 肌 也 能 用']
[0]
1
2
3

# 朴素贝叶斯模型对比
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
nb_clf = GaussianNB()
nb_clf.fit(X_train,y_train)

y_pred = nb_clf.predict(X_test)
print(y_pred)

from sklearn.metrics import accuracy_score
score = accuracy_score(y_pred, y_test)
print(score)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1
 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1
 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1]
0.8703703703703703
1
2
3
4

拓展研究

心得体会