ML之NB:基于news新闻文本数据集利用朴素贝叶斯算法实现文本分类预测

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基于news新闻文本数据集利用朴素贝叶斯算法实现文本分类预测

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Data columns (total 6 columns):
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0           0   牵动人心的雄安新区规划细节内容和出台时间表敲定。日前,北京商报记者从业内获悉,京津冀协同发...   
1           1  去年以来,多个城市先后发布了多项楼市调控政策。在限购、限贷甚至限售的政策“组合拳”下,房地产...   
2           2  在今年中国国际自行车展上,上海凤凰自行车总裁王朝阳表示,共享单车的到来把我们打懵了,影响更是...   
3           3  25家上市银行迎来了一年一度的“分红季”,21世纪经济报道记者根据公开信息梳理发现,25家银...   
4           4  说起卷饼,大家其实并不陌生,这个来自中原的传统美食,发展至今也衍生出各种各样的种类,卷边的制...   

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0  2017-06-07 22:52:55  雄安新区规划“骨架”敲定,方案有望9月底出炉  
1  2017-06-08 08:01:13       “红五月”不红 房企资金链压力攀升  
2  2017-05-16 12:03:00      凤凰自行车总裁:共享单车把我们打懵了  
3  2017-06-08 07:00:00    25家银行分红季派出3536亿“大红包”  
4  2017-03-15 07:03:22      五万以下的小本餐饮项目,卷饼赚钱最稳  
chinese_pattern re.compile('[\\u4e00-\\u9fff]+')
Building prefix dict from F:\File_Jupyter\实用代码\naive_bayes(简单贝叶斯)\jieba_dict\dict.txt.big ...
Loading model from cache 
Prefix dict has been built succesfully.
<class 'gensim.corpora.dictionary.Dictionary'> Dictionary(46351 unique tokens: ['一个', '一个个', '一举一动', '一些', '一体']...)
<class 'method'> <bound method Dictionary.doc2bow of <gensim.corpora.dictionary.Dictionary object at 0x00000228613844E0>>
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1           1  去年以来,多个城市先后发布了多项楼市调控政策。在限购、限贷甚至限售的政策“组合拳”下,房地产...   
2           2  在今年中国国际自行车展上,上海凤凰自行车总裁王朝阳表示,共享单车的到来把我们打懵了,影响更是...   

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2  2017-05-16 12:03:00      凤凰自行车总裁:共享单车把我们打懵了   

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1  [去年, 以来, 多个, 城市, 先后, 发布, 多项, 楼市, 调控, 政策, 限购, 限...   
2  [今年, 中国, 国际, 自行车, 展上, 上海, 凤凰, 自行车, 总裁, 王, 朝阳, ...   

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核心代码

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data_frame_test = test_data_frame.corpus.apply(word_feature)
print (type(data_frame_train.values))


from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
mnb=MultinomialNB()
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from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
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pre_bnb=bnb.fit(list(data_frame_train.values),train_data_frame.keyword_index).predict(list(data_frame_test.values))

from sklearn.lda import LDA
lda=LDA()
pre_lda=lda.fit(list(data_frame_train.values),train_data_frame.keyword_index).predict(list(data_frame_test.values))

 

 

 

 

 

 

 

 

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