[机器学习]利用朴素贝叶斯对商品评价进行分析_anacanda怎么用朴素贝叶斯算法将计算机购买素材进行分析

文本分类是自然语言处理领域中的一个重要任务，其目的是将文本数据分成不同的类别或标签。文本分类常常被用于对大量文本数据进行自动分类和组织，从而使得文本数据能够更加高效地被管理和利用。

文本分类的应用非常广泛，可以应用于自然语言处理、信息检索、情感分析、推荐系统等多个领域。在自然语言处理中，文本分类被广泛应用于文本挖掘、信息提取、文本自动标注等任务。在信息检索中，文本分类被用于对搜索结果进行排序和过滤等操作。在情感分析中，文本分类被用于判断文本中表达的情感，如正面情感、负面情感或中性情感。在推荐系统中，文本分类被用于对用户的历史行为和兴趣偏好进行建模和分析，从而对用户进行个性化推荐。

常见的文本分类算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、最大熵模型等。而在实际应用中，文本分类算法的选择往往需要根据具体的数据情况和任务需求来进行选择。

本文运用了朴素贝叶斯方法对书籍评价进行了分析:

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
import pandas as pd
import numpy as np
import jieba
 
data = pd.read_csv("G:\桌面\python\书籍评价.csv", encoding="gbk")
 
# 数据基本处理
content = data["内容"]
data.loc[data.loc[:, '评价'] == '好评', "评论编号"] = 1
data.loc[data.loc[:, '评价'] == '差评', "评论编号"] = 0
data["评论编号"] = data["评论编号"].astype(int)
 
# 选择停用词
stopwords = []
with open("G:\桌面\python\stopwords.txt", 'r', encoding="UTF-8") as f:
    lines = f.readlines()
    for tmp in lines:
        line = tmp.strip()
        stopwords.append(line)
    stopwords = list(set(stopwords))
    print(stopwords)
 
# 分词
comment_list = []
for tmp in content:
    seg_list = jieba.cut(tmp, cut_all=False)
    seg_str = ' '.join(seg_list)
    comment_list.append(seg_str)
 
# 统计词的个数
con = CountVectorizer(stop_words=stopwords)
X = con.fit_transform(comment_list)
X = X.toarray()
feature_names = con.get_feature_names_out()
 
# 训练集和测试集
n_train = 10
x_train = X[:n_train, :]
y_train = data["评论编号"][:n_train]
x_test = X[n_train:, :]
y_test = data["评论编号"][n_train:]
 
# 训练模型
mb = MultinomialNB(alpha=1)
mb.fit(x_train, y_train)
 
# 预测结果
y_pred = mb.predict(x_test)
print("预测值", y_pred)
print("真实值", y_test.values)
 
score=mb.score(x_test,y_test)
print(score)

具体方法如下:

1. 读取书籍评论数据，并将其中的“评价”列中的好评和差评分别用1和0表示，存储到“评论编号”列中。

2. 读取停用词列表，使用结巴分词库对评论进行分词，并去除停用词。

3. 使用CountVectorizer将分词后的评论转化为词袋模型，得到每个评论中每个词的出现次数，存储为特征矩阵X。

4. 将数据划分为训练集和测试集，其中训练集取前10条评论，测试集取其余评论。

5. 使用MultinomialNB训练朴素贝叶斯分类器，并使用训练好的分类器对测试集进行预测。

6. 输出预测结果和真实结果，并计算分类器的准确率。

这个具体的示例是对书籍评论进行分类，但是这个代码可以应用于许多实际场景中，例如：

1. 情感分析：通过对用户评论、社交媒体帖子等进行文本分类，判断其所表达的情感是积极的、消极的还是中立的。

2. 垃圾邮件过滤：通过对电子邮件的文本内容进行分类，将垃圾邮件或者广告邮件过滤出来，从而保障用户的电子邮件安全和隐私。

3. 新闻分类：对新闻文章进行分类，以便用户可以根据自己的兴趣和需求快速地浏览所关注的新闻。

4. 医学诊断：通过对病人病历的文本内容进行分类，帮助医生更快速准确地进行诊断。

5. 贷款申请审核：通过对客户的申请文本进行分类，帮助银行或其他金融机构更快速地审核贷款申请。