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项目简介
本项目借助自然语言处理（NLP）技术，对Twitter上的推文进行分类，判断其是否与真实灾害相关。它基于Python编程语言和Sklearn机器学习库，运用朴素贝叶斯分类器完成模型训练和预测。
项目的主要特性和功能
主要特性
- 编程语言：Python
- 机器学习库：Sklearn
- 分类器：朴素贝叶斯分类器（BernoulliNB）
- 数据处理：使用Pandas进行数据读取和处理
- 文本处理：用正则表达式进行文本清洗，用CountVectorizer进行特征提取
功能描述
- 数据预处理：读取训练集和测试集数据，对推文内容清洗，去除URL、用户名、表情符号等，将文本数据转化为数值特征向量。
- 模型训练：用朴素贝叶斯分类器对训练集进行模型训练。
- 预测结果生成：对测试集进行预测，生成预测结果文件（submission.csv）。
安装使用步骤
1. 安装必要的Python库
bash
pip install numpy pandas sklearn
2. 导入数据
将训练集（train.csv）、测试集（test.csv）和样本提交文件（sample_submission.csv）放入同一目录下，并使用Pandas读取数据。
python
import pandas as pd
train_df = pd.read_csv('train.csv')
test_df = pd.read_csv('test.csv')
3. 数据预处理
执行文本清洗和特征提取。使用正则表达式去除URL、用户名、表情符号等，并使用CountVectorizer将文本转化为数值特征向量。 ```python import re from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
def clean_text(text): text = re.sub(r'http\S+', '', text) # 去除URL text = re.sub(r'@\S+', '', text) # 去除用户名 text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text) # 去除标点符号 return text
train_df['text'] = train_df['text'].apply(clean_text) test_df['text'] = test_df['text'].apply(clean_text)
vectorizer = CountVectorizer() train_vectors = vectorizer.fit_transform(train_df['text']) test_vectors = vectorizer.transform(test_df['text']) ```
4. 模型训练与预测
划分数据集为训练集和测试集，构建朴素贝叶斯分类器模型并训练，然后对测试集进行预测并生成预测结果文件。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_vectors, train_df['target'], test_size=0.2)
clf = BernoulliNB() clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(test_vectors)
sample_submission = pd.read_csv("sample_submission.csv") sample_submission["target"] = y_pred sample_submission.to_csv("submission.csv", index=False) ```
5. 运行项目
确保Python环境及依赖库安装正确，运行项目中的main.py文件即可完成预测任务。
bash
python main.py
通过以上步骤，您可以成功运行本项目并生成预测结果文件。
下载地址
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