【源码】基于Python的短文本分类系统

项目简介

本项目是基于Python构建的短文本分类系统，运用传统机器学习算法（如AdaBoost、Bagging、决策树、逻辑回归、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯和XGBoost）对短文本进行分类。通过数据预处理、模型训练与评估，采用多种评估策略（训练测试分割、交叉验证和Leave One Out策略）来评估模型性能。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：借助data_process.py脚本从特定文件夹提取特征标签，把BIO标注信息写入新文本文件。
2. 模型训练与评估：实现多个机器学习算法，各算法对应有Python脚本（如AdaBoost.py、Bagging.py等）用于模型训练和评估。
3. 评估策略：支持训练测试分割、交叉验证和Leave One Out策略，用于评估模型性能和选择最佳参数。
4. 结果记录：使用日志记录器记录训练和评估结果，便于后续分析和调试。

安装使用步骤

1. 准备数据：准备好用于训练和评估的数据集，按项目格式要求整理数据。
2. 运行脚本：在命令行运行各算法的Python脚本，如python AdaBoost.py，按需选择是否进行特征缩放。
3. 评估模型：查看脚本输出和日志记录器记录的结果，评估模型性能。
4. 调整参数：依据评估结果，调整模型参数（如树的数量、最大特征数等），改进模型性能。
5. 集成模型：可尝试用投票分类器集成多个模型结果，获取更好的分类效果。

需注意，以上步骤假设用户已下载项目源码文件，并按项目组织结构和代码要求完成准备。实际应用中，用户需根据具体需求和数据集调整代码和参数。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】