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彩票网站开发系统如何搭建,上海关键词自动排名,上海外贸进出口公司,页框 wordpress插件#x1f935;♂️ 个人主页#xff1a;艾派森的个人主页 ✍#x1f3fb;作者简介#xff1a;Python学习者 #x1f40b; 希望大家多多支持#xff0c;我们一起进步#xff01;#x1f604; 如果文章对你有帮助的话#xff0c; 欢迎评论 #x1f4ac;点赞#x1f4…  ♂️ 个人主页艾派森的个人主页 ✍作者简介Python学习者 希望大家多多支持我们一起进步 如果文章对你有帮助的话 欢迎评论 点赞 收藏 加关注 目录 1.项目背景 2.数据集介绍 3.技术工具 4.实验过程 4.1导入数据 4.2数据预处理 4.3分词处理 4.4词云可视化 4.5构建语料库 4.6词向量化 4.7构建模型 4.8模型评估 4.9模型测试 5.总结  文末推荐与福利 1.项目背景 随着社交媒体和在线平台的普及大量用户生成的文本数据不断涌现其中包含了丰富的情感信息。情感分类是自然语言处理NLP领域中的一个重要任务它旨在自动识别和分析文本中蕴含的情感倾向如积极、消极或中性等。情感分类在社交媒体舆情分析、产品评论分析、用户反馈分析等领域具有广泛的应用。 然而由于文本数据的复杂性和多样性单一的分类器可能无法充分捕捉数据的多样性和复杂性。为了提高情感分类的准确性和稳定性集成学习成为一种常用的方法。BaggingBootstrap Aggregating是集成学习的一种经典方法它通过训练多个基分类器并对它们的输出进行组合从而减少模型的过拟合风险提高整体性能。 本研究旨在探讨基于Bagging集成学习方法的情感分类预测模型。通过结合多个基分类器的输出我们可以期望获得更为鲁棒和泛化能力强的情感分类模型从而更好地适应不同领域和文本类型的情感分析任务。此外通过采用Bootstrap采样技术Bagging还能够有效减少过拟合的风险提高模型的稳定性。 在实验中我们将选择合适的基分类器并通过Bagging方法进行组合比较其性能与单一分类器的差异。通过深入研究基于Bagging的情感分类模型我们旨在为情感分析领域的研究和应用提供新的思路和方法从而更好地应对大规模文本数据的情感分类问题。 2.数据集介绍 本数据集来源于Kaggle原始数据集共有5937条2个特征变量一个是评论内容一个是情绪标签。 3.技术工具 Python版本:3.9 代码编辑器jupyter notebook 4.实验过程 4.1导入数据 首先导入常用的一些数据分析的第三方库并加载数据集 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings(ignore)datapd.read_csv(Emotion_classify_Data.csv) data.head() 查看数据大小  4.2数据预处理 首先查看数据集是否存在缺失值和重复值 从结果可以发现原始数据集中并不存在缺失数据和重复数据。 接着对情绪标签变量进行编码处理

使用LabelEncoder编码目标列

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder encoderLabelEncoder() data[Emotion]encoder.fit_transform(data[Emotion]) data.head() 类以这种形式编码:-如果Emotion0表示“愤怒”如果Emotion1表示“恐惧”如果Emotion2表示“快乐”。 pie_labelsdata[Emotion].value_counts().index pie_valuesdata[Emotion].value_counts().values
plt.pie(pie_values,labelspie_labels,autopct%1.1f%%) plt.show() 可以发现数据是平衡的 4.3分词处理 Punkt句子分词器 Punkt tokenizer通过使用无监督算法为缩写词、搭配和句子开头词构建模型将文本划分为句子列表。 import nltk nltk.download(punkt) 加载停用词 nltk.download(stopwords) from nltk.corpus import stopwords stopwords.words(english) 词干提取

测试词干提取

from nltk.stem.porter import PorterStemmer stemmerPorterStemmer() stemmer.stem(playing) # 测试它是否有效 # 预处理数据的函数 def transformed_text(Comment):# 将文本转换为小写Comment Comment.lower()# 标记文本words nltk.word_tokenize(Comment)# 初始化Porter Stemmerstemmer PorterStemmer()# 删除英语停词并应用词干提取同时忽略特殊符号filtered_words [stemmer.stem(word) for word in words if word not in stopwords.words(english) and word.isalnum()]# 将过滤后的单词连接回单个字符串transformed_text .join(filtered_words)return transformed_textdata[final_data]data[Comment].apply(transformed_text) data.head() 4.4词云可视化 愤怒情绪的词云 from wordcloud import WordCloud wcWordCloud(width500,height500,min_font_size10,background_colorwhite)

愤怒情绪的词云

anger_wcwc.generate(data[data[Emotion]0][final_data].str.cat(sep )) plt.imshow(anger_wc) 恐惧情绪的词云

恐惧情绪的词云

fear_wcwc.generate(data[data[Emotion]1][final_data].str.cat(sep )) plt.imshow(fear_wc) 喜悦情绪的词云

喜悦情绪的词云

joy_wcwc.generate(data[data[Emotion]2][final_data].str.cat(sep )) plt.imshow(joy_wc) 4.5构建语料库 构建愤怒用语的语料库

愤怒用语语料库

anger_corpus[] for msg in data[data[Emotion]0][final_data].tolist():for word in msg.split():anger_corpus.append(word)from collections import Counter pd.DataFrame(Counter(anger_corpus).most_common(50)) 构建恐惧用语的语料库

恐惧用语语料库

fear_corpus[] for msg in data[data[Emotion]1][final_data].tolist():for word in msg.split():fear_corpus.append(word) pd.DataFrame(Counter(fear_corpus).most_common(50)) 构建喜悦用语的语料库 

喜悦用语语料库

joy_corpus[] for msg in data[data[Emotion]2][final_data].tolist():for word in msg.split():joy_corpus.append(word) pd.DataFrame(Counter(joy_corpus).most_common(50)) 4.6词向量化 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer cvectorCountVectorizer() xcvector.fit_transform(data[final_data]).toarray() # 对数据进行向量化 x ydata[Emotion].values y 4.7构建模型 在构建模型先拆分原始数据集为训练集和测试集

分离训练和测试数据

from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test,y_train,y_testtrain_test_split(x,y,test_size0.2,random_state3) # 20%的数据将用于测试 导入模型的第三方库

导入模型

from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier from xgboost import XGBClassifier
逻辑回归模型

Logistic regression逻辑回归模型

log_regLogisticRegression()
log_reg.fit(x_train,y_train)
y_log_predlog_reg.predict(x_test)
yt_log_predlog_reg.predict(x_train)
log_reg_accaccuracy_score(y_test,y_log_pred)
log_reg_precprecision_score(y_test,y_log_pred,averagemacro) tr_log_reg_accaccuracy_score(y_train,yt_log_pred)
tr_log_reg_precprecision_score(y_train,yt_log_pred,averagemacro) print(accuracy score on train data is ,tr_log_reg_acc) print(precision score on train data is ,tr_log_reg_prec) print(accuracy score on test data is ,log_reg_acc) print(precision score on test data is ,log_reg_prec) 支持向量机模型

Support vector classifier 支持向量机模型

svSVC()
sv.fit(x_train,y_train) sv_predsv.predict(x_test)
svt_predsv.predict(x_train)
sv_accaccuracy_score(y_test,sv_pred)
sv_precprecision_score(y_test,sv_pred,averagemacro) svt_accaccuracy_score(y_train,svt_pred)
svt_precprecision_score(y_train,svt_pred,averagemacro)
print(accuracy score on train datais ,svt_acc) print(precision score on train data is ,svt_prec) print(accuracy score on test data is ,sv_acc) print(precision score on test data is ,sv_prec) 决策树模型

Decision tree Classifier决策树模型

dec_treeDecisionTreeClassifier()
dec_tree.fit(x_train,y_train)
dec_tree_preddec_tree.predict(x_test)
dec_tree_tr_preddec_tree.predict(x_train) dec_tree_accaccuracy_score(y_test,dec_tree_pred)
dec_tree_precprecision_score(y_test,dec_tree_pred,averagemacro) dec_tree_tr_accaccuracy_score(y_train,dec_tree_tr_pred)
dec_tree_tr_precprecision_score(y_train,dec_tree_tr_pred,averagemacro)
print(accuracy score on train data is ,dec_tree_tr_acc) print(precision score on train data is ,dec_tree_tr_prec) print(accuracy score on test data is ,dec_tree_acc) print(precision score on test data is ,dec_tree_prec) 随机森林模型

Random forest classifier 随机森林模型

rfcl_modelRandomForestClassifier() rfcl_model.fit(x_train,y_train) rfcl_pred_modelrfcl_model.predict(x_test) rfcl_tr_pred_modelrfcl_model.predict(x_train) rfcl_acc_modelaccuracy_score(y_test,rfcl_pred_model)
rfcl_prec_modelprecision_score(y_test,rfcl_pred_model,averagemacro) rfcl_tr_acc_modelaccuracy_score(y_train,rfcl_tr_pred_model)
rfcl_tr_prec_modelprecision_score(y_train,rfcl_tr_pred_model,averagemacro)
print(accuracy score on train data is ,rfcl_tr_acc_model) print(precision score on train data is ,rfcl_tr_prec_model) print(accuracy score on test data is ,rfcl_acc_model) print(precision score on test data is ,rfcl_prec_model) 朴素贝叶斯模型

Naive Bayes classifier 朴素贝叶斯模型

mnbMultinomialNB() mnb.fit(x_train,y_train)
mnb_predmnb.predict(x_test)
mnb_tr_predmnb.predict(x_train)
mnb_accaccuracy_score(y_test,mnb_pred) mnb_precprecision_score(y_test,mnb_pred,averagemacro)
mnb_tr_accaccuracy_score(y_train,mnb_tr_pred)
mnb_tr_precprecision_score(y_train,mnb_tr_pred,averagemacro)
print(accuracy score on train data is ,mnb_tr_acc) print(precision score on train data is ,mnb_tr_prec) print(accuracy score on test data is ,mnb_acc) print(precision score on test data is ,mnb_prec) XGBoost模型

XGboost classifier XGB模型

xgbXGBClassifier() xgb.fit(x_train,y_train)
xgb_predxgb.predict(x_test)
xgb_tr_predxgb.predict(x_train)
xgb_accaccuracy_score(y_test,xgb_pred) xgb_precprecision_score(y_test,xgb_pred,averagemacro)
xgb_tr_accaccuracy_score(y_train,xgb_tr_pred) xgb_tr_precprecision_score(y_train,xgb_tr_pred,averagemacro)
print(accuracy score on train data is ,xgb_tr_acc) print(precision score on train data is ,xgb_tr_prec) print(accuracy score on test data is ,xgb_acc) print(precision score on test data is ,xgb_prec) Adaboost模型

Adaboost模型

adbAdaBoostClassifier()
adb.fit(x_train,y_train)
adb_predadb.predict(x_test)
adb_tr_predadb.predict(x_train)
adb_accaccuracy_score(y_test,adb_pred) adb_precprecision_score(y_test,adb_pred,averagemacro)
adb_tr_accaccuracy_score(y_train,adb_tr_pred) adb_tr_precprecision_score(y_train,adb_tr_pred,averagemacro) print(accuracy score on train data is ,adb_tr_acc) print(precision score on train data is ,adb_tr_prec) print(accuracy score on test data is ,adb_acc) print(precision score on test data is ,adb_prec) GBDT模型 

Gradient Boost 模型

gbcGradientBoostingClassifier()
gbc.fit(x_train,y_train)
gbc_predgbc.predict(x_test)
gbc_tr_predgbc.predict(x_train)
gbc_accaccuracy_score(y_test,gbc_pred) gbc_precprecision_score(y_test,gbc_pred,averagemacro)
gbc_tr_accaccuracy_score(y_train,gbc_tr_pred) gbc_tr_precprecision_score(y_train,gbc_tr_pred,averagemacro)
print(accuracy score on train data is ,gbc_tr_acc) print(precision score on train data is ,gbc_tr_prec) print(accuracy score on test data is ,gbc_acc) print(precision score on test data is ,gbc_prec) Bagging Classifer模型 

Bagging Classifer模型

bagcBaggingClassifier()
bagc.fit(x_train,y_train)
bagc_predbagc.predict(x_test) bagc_tr_predbagc.predict(x_train) bagc_accaccuracy_score(y_test,bagc_pred)
bagc_precprecision_score(y_test,bagc_pred,averagemacro) bagc_tr_accaccuracy_score(y_train,bagc_tr_pred)
bagc_tr_precprecision_score(y_train,bagc_tr_pred,averagemacro) print(accuracy score on train data is ,bagc_tr_acc) print(precision score on train data is ,bagc_tr_prec) print(accuracy score on test data is ,bagc_acc) print(precision score on test data is ,bagc_prec) KNN模型

KNN classifier模型

knnKNeighborsClassifier(n_neighbors5) knn.fit(x_train,y_train)
knn_predknn.predict(x_test)
knn_tr_predknn.predict(x_train)
knn_accaccuracy_score(y_test,knn_pred) knn_precprecision_score(y_test,knn_pred,averagemacro)
knn_tr_accaccuracy_score(y_train,knn_tr_pred)
knn_tr_precprecision_score(y_train,knn_tr_pred,averagemacro)
print(accuracy score on train data is ,knn_tr_acc) print(precision score on train data is ,knn_tr_prec) print(accuracy score on test data is ,knn_acc) print(precision score on test data is ,knn_prec) 4.8模型评估 前面我们使用了10个机器学习中的分类模型进行了拟合现在综合评估各模型的指标情况选择最佳模型

显示各模型性能指标

pd.DataFrame({model_name:[logistic_regression,support_vector_classifier,decision_tree,random_forest,multinomial_NB,xgboost,adaboost,gradientboost,bagging,knn],train_precision_score:[tr_log_reg_prec,svt_prec,dec_tree_tr_prec,rfcl_tr_prec_model,mnb_tr_prec,xgb_tr_prec,adb_tr_prec,gbc_tr_prec,bagc_tr_prec,knn_tr_prec],test_precision_score:[log_reg_prec,sv_prec,dec_tree_prec,rfcl_prec_model,mnb_prec,xgb_prec,adb_prec,gbc_prec,bagc_prec,knn_prec],train_accuracy_score:[tr_log_reg_acc,svt_acc,dec_tree_tr_acc,rfcl_tr_acc_model,mnb_tr_acc,xgb_tr_acc,adb_tr_acc,gbc_tr_acc,bagc_tr_acc,knn_tr_acc],test_accuracy_score:[log_reg_acc,sv_acc,dec_tree_acc,rfcl_acc_model,mnb_acc,xgb_acc,adb_acc,gbc_acc,bagc_acc,knn_acc]}) 可以发现决策树模型表现良好但它可能导致数据过拟合我们可以考虑Bagging和随机森林分类器因为它们给出了最好的结果精度和准确性得分很好地平衡。 4.9模型测试 使用Bagging模型进行测试新数据

测试新数据

user_text i hope that the next quote will be able to let my special someone knows what im feeling insecure about and understand that no matter how much i trust

转换给定的文本

transformed_user_data transformed_text(user_text)

向量化转换后的文本

text_vectorized cvector.transform([transformed_user_data]).toarray()

使用模型进行预测

prediction bagc.predict(text_vectorized)

打印预测结果

if prediction0:print(emotion is anger) elif prediction1:print(emotion is fear) else:print(emotion is joy) 可以发现模型分类正确  5.总结  本实验旨在通过对英文文本中的愤怒、恐惧和喜悦等情感进行分类利用10个常用的机器学习分类模型进行实验比较最终选择Bagging模型进行拟合。实验结果显示在测试集上该Bagging模型取得了显著的准确率达到了93%。 首先通过对数据进行仔细的预处理和清洗以及有效的特征提取我们确保了输入模型的文本数据质量。选择10个常用的分类模型包括决策树、支持向量机、逻辑回归等为实验提供了广泛的比较基准有助于找到最适合任务的模型。 然后通过在这些模型中进行比较我们发现Bagging模型在多方面指标上表现最为理想具有较好的性能和稳定性。Bagging的优势在于能够通过组合多个基分类器的输出降低过拟合的风险并提高整体性能。最终的93%的准确率反映了该Bagging模型在情感分类任务中的出色表现。这意味着模型对于英文文本中的情感极性有着较强的识别和泛化能力。 综合来看本实验通过充分比较不同分类模型选择了Bagging模型作为最终的情感分类器为处理英文情感文本提供了一个有效的解决方案。未来的研究可以进一步深入探讨模型的可解释性、对不平衡数据的适应性等方面以进一步提升情感分类任务的性能。 文末推荐与福利 《AI智能化办公》与《巧用ChatGPT高效搞定Excel数据分析》二选一免费包邮送出3本 ​ 内容简介 《AI智能化办公》         本书以人工智能领域最新翘楚“ChatGPT”为例全面系统地讲解了ChatGPT的相关操作与热门领域的实战应用。         全书共10章第1章介绍了ChatGPT是什么第2章介绍了ChatGPT的注册与登录第3章介绍了ChatGPT的基本操作与提问技巧第4章介绍了用ChatGPT生成文章第5章介绍了用ChatGPT生成图片第6章介绍了用ChatGPT生成视频第7章介绍了用ChatGPT编写程序第8章介绍了ChatGPT的办公应用第9章介绍了ChatGPT的设计应用第10章介绍了ChatGPT的更多场景应用。         本书面向没有计算机专业背景又希望迅速上手ChatGPT操作应用的用户也适合有一定的人工智能知识基础且希望快速掌握ChatGPT落地实操应用的读者学习。本书内容系统案例丰富浅显易懂既适合ChatGPT入门的读者学习也适合作为广大中职、高职、本科院校等相关专业的教材参考用书。 购买链接 当当链接http://product.dangdang.com/29646620.html 京东链接https://item.jd.com/14256742.html 《巧用ChatGPT高效搞定Excel数据分析》         本书以Excel 2021办公软件为操作平台创新地借助当下最热门的AI工具——ChatGPT来学习Excel数据处理与数据分析的相关方法、技巧及实战应用同时也向读者分享在ChatGPT的帮助下进行数据分析的思路和经验。         全书共10章分别介绍了在ChatGPT的帮助下使用Excel在数据分析中的应用、建立数据库、数据清洗与加工、计算数据、简单分析数据、图表分析、数据透视表分析、数据工具分析、数据结果展示最后通过行业案例将之前学习的数据分析知识融会贯通应用于实际工作中帮助读者迅速掌握多项数据分析的实战技能。         本书内容循序渐进章节内容安排合理案例丰富翔实适合零基础想快速掌握数据分析技能的读者学习可以作为期望提高数据分析操作技能水平、积累和丰富实操经验的商务人员的案头参考书也可以作为各大、中专职业院校以及计算机培训班的相关专业的教学参考用书。 购买链接 京东购买链接https://item.jd.com/14256748.html 当当网购买链接http://product.dangdang.com/29646616.html  抽奖方式评论区随机抽取3位小伙伴免费送出参与方式关注博主、点赞、收藏、评论区评论“人生苦短拒绝内卷”切记要点赞收藏否则抽奖无效每个人最多评论三次活动截止时间2023-11-24 20:00:00 名单公布时间2023-11-24 21:00:00  免费资料获取更多粉丝福利关注下方公众号获取 ​