文本分类:使用scikit learn进行文本分类。 分类BBC文章 源码

文字分类 使用scikit-learn将BBC文章分类为几类 这个怎么运作 有两个数据集。 带有12.267个数据点的train_set.csv和带有3.068数据点的test_set.csv。 训练集每篇文章包含5列。 ID,标题,内容,类别(政治,电影,足球,商业,技术)和RowNum。 我们的目标是找到针对该特定训练集的最佳分类器,然后使用它对测试集的文章进行分类。 首先,您可以通过运行wordcloud.py模块为每个类别生成一个词云来深入了解数据集。 然后,下一步是使用TFIDF Vectorizer方法对每篇文章的内容进行预处理,并将其转换为矢量表示形式(不包括停用词)。 此后