基于pandas python sklearn 的美团某商家的评论分类(文本分类）

美团店铺评价语言处理以及分类（NLP）

• 第一篇 数据分析部分
• 第二篇 可视化部分,
• 本文是该系列第三篇，文本分类
• 主要用到的包有jieba，sklearn，pandas，本篇博文主要先用的是词袋模型(bag of words),将文本以数值特征向量的形式来表示(每个文档构建一个特征向量，有很多的0，出现在特征向量中的值也叫做原始词频，tf(term frequency), 得到的矩阵为稀疏矩阵)
• 后续的算法模型会陆续进行构建

导入数据分析常用库

import pandas as pd
import numpy as np

• 读取文件

df=pd.read_excel("all_data_meituan.xlsx")[["comment","star"]]
df.head()

• 查看DataFrame的大小

df.shape

(17400, 2)

df['sentiment']=df['star'].apply(lambda x:1 if x>30 else 0)
df=df.drop_duplicates() ## 去掉重复的评论，剩余的文本1406条，我们将数据复制为原有数据的三倍
df=df.dropna()

X=pd.concat([df[['comment']],df[['comment']],df[['comment']]])
y=pd.concat([df.sentiment,df.sentiment,df.sentiment])
X.columns=['comment']
X.reset_index
X.shape

(3138, 1)

import jieba # 导入分词库
def chinese_word_cut(mytext):
    return " ".join(jieba.cut(mytext))
X['cut_comment']=X["comment"].apply(chinese_word_cut)
X['cut_comment'].head()

Building prefix dict from the default dictionary ...
DEBUG:jieba:Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache C:\Users\HUANG_~1\AppData\Local\Temp\jieba.cache
DEBUG:jieba:Loading model from cache C:\Users\HUANG_~1\AppData\Local\Temp\jieba.cache
Loading model cost 0.880 seconds.
DEBUG:jieba:Loading model cost 0.880 seconds.
Prefix dict has been built succesfully.
DEBUG:jieba:Prefix dict has been built succesfully.





0    还行 吧 ， 建议 不要 排队 那个 烤鸭 和 羊肉串 ， 因为 烤肉 时间 本来 就 不够...
1    去过 好 几次 了   东西 还是 老 样子   没 增添 什么 新花样   环境 倒 是 ...
2    一个 字 ： 好 ！ ！ ！   # 羊肉串 #   # 五花肉 #   # 牛舌 #   ...
3    第一次 来 吃 ， 之前 看过 好多 推荐 说 这个 好吃 ， 真的 抱 了 好 大 希望 ...
4    羊肉串 真的 不太 好吃 ， 那种 说 膻 不 膻 说 臭 不 臭 的 味 。 烤鸭 还 行...
Name: cut_comment, dtype: object

• 导入sklearn中的数据分割模块，设定test数据集大小，shuffle默认Ture

from sklearn.model_selection import  train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test= train_test_split(X,y,random_state=42,test_size=0.25)

• 获取停用词

def get_custom_stopwords(stop_words_file):
    with open(stop_words_file,encoding="utf-8") as f:
        custom_stopwords_list=[i.strip() for i in f.readlines()]
    return custom_stopwords_list

stop_words_file = "stopwords.txt"
stopwords = get_custom_stopwords(stop_words_file) # 获取停用词

• 导入词袋模型

from sklearn.feature_extraction.text import  CountVectorizer
vect=CountVectorizer()  # 实例化
vect # 查看参数

CountVectorizer(analyzer='word', binary=False, decode_error='strict',
        dtype=<class 'numpy.int64'>, encoding='utf-8', input='content',
        lowercase=True, max_df=1.0, max_features=None, min_df=1,
        ngram_range=(1, 1), preprocessor=None, stop_words=None,
        strip_accents=None, token_pattern='(?u)\\b\\w\\w+\\b',
        tokenizer=None, vocabulary=None)

# dir(vect)  # 查看vect的属性

• 将分割后的文本进行fit_transform,矩阵大小为2353*1965

vect.fit_transform(X_train["cut_comment"])

<2353x1965 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
	with 20491 stored elements in Compressed Sparse Row format>

vect.fit_transform(X_train["cut_comment"]).toarray().shape

(2353, 1965)

pd.DataFrame(vect.fit_transform(X_train["cut_comment"]).toarray(),columns=vect.get_feature_names()).iloc[:,0:25].head()
# print(vect.get_feature_names())
#  数据维数1956，不算很大（未使用停用词）
# 将其转化为DataFrame

• 发现其中有很多的数字以及无效特征，随后传入实例化参数的同时，加入正则匹配取出这些无意义特征，同时取出停用词
  

vect = CountVectorizer(token_pattern=u'(?u)\\b[^\\d\\W]\\w+\\b',stop_words=frozenset(stopwords)) # 去除停用词，匹配以数字开头的非单词字符
pd.DataFrame(vect.fit_transform(X_train['cut_comment']).toarray(), columns=vect.get_feature_names()).head()
# 1691 columns,去掉以数字为特征值的列，减少了近三百列，由1965减小到1691 
# max_df = 0.8 # 在超过这一比例的文档中出现的关键词（过于平凡），去除掉（可以自行设定）
# min_df = 3 # 在低于这一数量的文档中出现的关键词（过于独特），去除掉。（可以自行设定）

• 取出数字特征之后

模型构建

• 从sklearn 朴素贝叶斯中导入多维贝叶斯
• 朴素贝叶斯通常用来处理文本分类垃圾短信，速度飞快，效果一般都不会差很多
• MultinomialNB类可以选择默认参数，如果模型预测能力不符合要求，可以适当调整

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
nb=MultinomialNB()  

from sklearn.pipeline import make_pipeline # 导入make_pipeline方法
pipe=make_pipeline(vect,nb)
pipe.steps #  查看pipeline的步骤（与pipeline相似）

[('countvectorizer',
  CountVectorizer(analyzer='word', binary=False, decode_error='strict',
          dtype=<class 'numpy.int64'>, encoding='utf-8', input='content',
          lowercase=True, max_df=1.0, max_features=None, min_df=1,
          ngram_range=(1, 1), preprocessor=None,
          stop_words=frozenset({'', '范围', '但愿', 'vs', '为', '过去', '集中', '这般', '孰知', '认为', '论', '36', '前后', '每年', '长期以来', 'our', '要不', '使用', '好象', 'such', '不但', '一下', 'how', '召开', '6', '全体', '严格', '除开', 'get', '可好', '毕竟', 'but', '如前所述', '满足', 'your', 'keeps', '只', '大抵', '己', 'concerning', "they're", '再则', '有意的'...'reasonably', '绝对', '咧', '除此以外', '50', '得了', 'seeming', '只是', '背靠背', '弗', 'need', '其', '第二', '再者说'}),
          strip_accents=None, token_pattern='(?u)\\b[^\\d\\W]\\w+\\b',
          tokenizer=None, vocabulary=None)),
 ('multinomialnb', MultinomialNB(alpha=1.0, class_prior=None, fit_prior=True))]

pipe.fit(X_train.cut_comment, y_train)

Pipeline(memory=None,
     steps=[('countvectorizer', CountVectorizer(analyzer='word', binary=False, decode_error='strict',
        dtype=<class 'numpy.int64'>, encoding='utf-8', input='content',
        lowercase=True, max_df=1.0, max_features=None, min_df=1,
        ngram_range=(1, 1), preprocessor=None,
        stop_words=...e, vocabulary=None)), ('multinomialnb', MultinomialNB(alpha=1.0, class_prior=None, fit_prior=True))])

测试集预测结果

y_pred = pipe.predict(X_test.cut_comment) 
# 对测试集进行预测（其中包括了转化以及预测）

# 模型对于测试集的准确率
from sklearn import  metrics
metrics.accuracy_score(y_test,y_pred)

0.82929936305732488

# 模型对于测试集的混淆矩阵
metrics.confusion_matrix(y_test,y_pred)
# 测试集中的预测结果：真阳性474个，假阳性112个，假阴性22个，真阴性为177个

array([[177, 112],
       [ 22, 474]], dtype=int64)

def get_confusion_matrix(conf,clas):
    import  matplotlib.pyplot as  plt
    fig,ax=plt.subplots(figsize=(2.5,2.5))
    ax.matshow(conf,cmap=plt.cm.Blues,alpha=0.3)
    tick_marks = np.arange(len(clas))
    plt.xticks(tick_marks,clas, rotation=45)
    plt.yticks(tick_marks, clas)
    for i in range(conf.shape[0]):
        for j in range(conf.shape[1]):
            ax.text(x=i,y=j,s=conf[i,j],
                   va='center',
                   ha='center')
    plt.xlabel("predict_label")
    plt.ylabel("true label")

conf=metrics.confusion_matrix(y_test,y_pred)
class_names=np.array(['0','1'])
get_confusion_matrix(np.array(conf),clas=class_names)
plt.show()

对整个数据集进行预测分类

y_pred_all = pipe.predict(X['cut_comment'])

metrics.accuracy_score(y,y_pred_all)
# 对于整个样本集的预测正确率，整个数据集的准确率高于测试集，说明有些过拟合

0.85659655831739967

metrics.confusion_matrix(y,y_pred_all)
#  真个数据集的混淆矩阵

array([[ 801,  369],
       [  81, 1887]], dtype=int64)

y.value_counts()
# 初始样本中 正类与负类的数量

1    1968
0    1170
Name: sentiment, dtype: int64

metrics.f1_score(y_true=y,y_pred=y_pred_all)
# f1_score 评价模型对于真个数据集

0.89346590909090906

metrics.recall_score(y, y_pred_all)
# 检出率，也就是正类总样本检出的比例   真正/假阴+真正

0.95884146341463417

metrics.precision_score(y, y_pred_all)
#  准确率，  检测出的来正类中真正类的比例  真正/假阳+真正

0.83643617021276595

print(metrics.classification_report(y, y_pred_all))
# 分类报告

             precision    recall  f1-score   support

      0       0.91      0.68      0.78      1170
      1       0.84      0.96      0.89      1968

avg / total       0.86      0.86      0.85      3138