逻辑回归模型（Logistic）实战应用——文本分类

承接之前写的“机器学习之线性模型”的那篇文章，这里运用逻辑回归模型实现对文本的一个大体分类，目的是进一步熟悉逻辑回归的运用和sklearn工具包的使用，理解各参数代表的含义，并没有特意做数据处理、特征工程和模型优化方面的考虑来提高准确度。 数据来源于：https://www.dcjingsai.com/common/cmpt/“达观杯”文本智能处理挑战赛_赛体与数据.html 也可以通过如下网盘下载： 链接：https://pan.baidu.com/s/1P67-jvrI2IhZtsWEQWtwkg 提取码：5uvx 题目说明 题目的详细说明可以去赛题官网查看，这里简单描述下： 官方赛道给出 在本文中，我们将探讨如何利用逻辑回归模型进行文本分类，特别是在实战应用的背景下。逻辑回归是一种广泛应用的分类算法，尤其适合二分类问题，但也可以扩展到多分类任务。在这个实战案例中，我们将逻辑回归用于“达观杯”文本智能处理挑战赛的数据集，目的是加深对逻辑回归模型和Python的scikit-learn库的使用理解。 我们要明确目标：通过逻辑回归模型对文本数据进行分类。数据集包括训练集和测试集，分别用作模型训练和评估。训练集有四个字段，即文章的唯一标识符“id”，正文“article”，词级别“word_seg”，以及预定义的类别“class”。而测试集则不包含“class”字段，这意味着我们的任务是预测这个字段的值。 在实现逻辑回归模型时，我们需要进行预处理步骤。这里，我们仅关注“word_seg”字段作为输入特征，而“class”字段则是我们的目标变量。我们使用`CountVectorizer`从文本数据中创建词频矩阵。`ngram_range`参数设置为(1,2)，意味着我们将同时考虑单个词和双词组合。`min_df`参数设定为3，表示词频低于3的词被视为非关键词。`max_df`参数设定为0.9，意味着词出现的文档比例不能超过90%。`max_features`参数限制了选取的特征数量，这里是100000个最常见的词汇。 接下来，我们使用`LogisticRegression`类创建模型。在这里，我们设置了`C=4`，这控制了L1正则化的惩罚强度，`dual=True`表明我们选择了对偶形式的解法。然后，我们使用训练数据拟合模型，并在测试集上进行预测。预测结果存储在`y_test`中。 为了将预测结果输出到CSV文件，我们调整了类别标签，使其与原始数据一致。最终，我们仅保留了“id”和预测的“class”字段，并将它们写入结果文件`result.csv`，以便提交到比赛平台。 这个例子展示了逻辑回归在文本分类任务中的基本应用，但并没有涉及更复杂的特征工程和模型优化技术，如TF-IDF、n-gram选择、词嵌入（如Word2Vec或GloVe）、模型超参数调优（如网格搜索或随机搜索）等。在实际项目中，这些方法通常能显著提高模型的性能和准确性。 逻辑回归模型在文本分类中扮演着重要角色，它通过将连续的线性模型输出转换为概率分布，能够有效地处理离散的分类问题。在实践中，我们可以通过调整模型参数、优化特征表示和实施更高级的数据预处理策略，进一步提升模型的分类效果。