【源码】基于Python的集成学习与文本分类系统

项目简介

本项目是基于Python的集成学习与文本分类系统，运用集成学习和深度学习技术，实现多种集成学习算法（如AdaBoost、Bagging）以及基于卷积神经网络（CNN）的文本分类模型，以提高文本分类的准确性和效率。

项目的主要特性和功能

1. 集成学习算法：实现AdaBoost和Bagging算法训练分类器，组合多个弱分类器构建强分类器，提升分类性能。
2. 卷积神经网络（CNN）：利用CNN模型处理文本分类任务，通过卷积和池化操作提取文本关键特征，用全连接层进行分类预测。
3. 数据预处理和特征提取：提供工具类将原始文本数据转换为机器学习模型可接受的格式，预处理包含文本清洗、分词、生成嵌入向量等步骤。
4. 命令行接口：使用click库提供命令行接口，允许用户通过命令行参数控制程序运行，包括模型训练、预测等。
5. 结果输出和评估：能将预测结果输出到指定路径，并提供均方根误差（RMSE）等评估指标来评估模型性能。

安装使用步骤

1. 确保已下载本项目的源代码文件。
2. 安装Python3.7及以上版本，以及项目所需依赖库，如numpy、pandas、sklearn、tensorflow等，通过以下命令安装依赖： bash pip install -r docker/requirements.txt
3. 运行实验：通过命令行参数控制程序运行，如指定分类器类型、集成方法中的分类器数量、迭代次数、并行工作线程数等，并指定输出路径。示例命令如下： bash ./src/main.py -d 300 -t svm -c 10 -f bagging -n 4 -o ./result/output.csv
4. 结果查看：程序运行结束后，在指定输出路径查看预测结果，根据评估指标评估模型性能。
5. 模型训练与评估：可调整参数或选择不同集成方法对模型进行训练与评估，找到最优模型配置。

注意：运行程序前，需确保已正确安装所有依赖库，并按需修改代码中的路径和参数设置。

下载地址

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