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XGBoost与LightGBM文本分类
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目录 用户评论情感极性判别 一、数据准备 二、数据预处理 三、文本特征提取 四、将数据转换为DMatrix类型 五、构建XGBoost模型 1、XGBoost模型主要参数 （1）通用参数 （2）Booster参数 （3）学习目标参数 2、XGBoost模型 （1）基于XGBoost原生接口的分类 （2）基于Scikit-learn接口的分类 六、使用XGBoost做预测，并对模型进行评估 七、LightGBM文本分类 用户评论情感极性判别 一、数据准备训练集：data_train.csv ，样本数为82025，情感极性标签（0：负面、1：中性、2：正面） 测试集：data_test.csv ，样本数为35157 评论数据主要包括：食品餐饮类，旅游住宿类，金融服务类，医疗服务类，物流快递类；部分数据如下：
主要进行中文分词和停用词过滤。 预处理后训练集：clean_train_data.csv 预处理后测试集：clean_test_data.csv 预处理后的部分数据如下：
数据集预处理部分代码如下： import pandas as pd import jieba #去除停用词，返回去除停用词后的文本列表 def clean_stopwords(contents): contents_list=[] stopwords = {}.fromkeys([line.rstrip() for line in open('data/stopwords.txt', encoding="utf-8")]) #读取停用词表 stopwords_list = set(stopwords) for row in contents: #循环去除停用词 words_list = jieba.lcut(row) words = [w for w in words_list if w not in stopwords_list] sentence=' '.join(words) #去除停用词后组成新的句子 contents_list.append(sentence) return contents_list # 将清洗后的文本和标签写入.csv文件中 def after_clean2csv(contents, labels): #输入为文本列表和标签列表 columns = ['contents', 'labels'] save_file = pd.DataFrame(columns=columns, data=list(zip(contents, labels))) save_file.to_csv('data/clean_data_test.csv', index=False, encoding="utf-8") if __name__ == '__main__': train_data = pd.read_csv('data/data_test.csv', sep='\t', names=['ID', 'type', 'review', 'label']).astype(str) labels=[] for i in range(len(train_data['label'])): labels.append(train_data['label'][i]) contents=clean_stopwords(train_data['review']) after_clean2csv(contents,labels) 三、文本特征提取使用sklearn计算训练集的TF-IDF，并将训练集和测试集分别转换为TF-IDF权重矩阵，作为模型的输入。 # coding=utf-8 import pandas as pd import xgboost as xgb from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn import metrics from sklearn.model_selection import train_test_split if __name__ == '__main__': train_data = pd.read_csv('data/clean_data_train.csv', sep=',', names=['contents', 'labels']).astype(str) cw = lambda x: int(x) train_data['labels']=train_data['labels'].apply(cw) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data['contents'], train_data['labels'], test_size=0.1) # 将语料转化为词袋向量，根据词袋向量统计TF-IDF vectorizer = CountVectorizer(max_features=5000) tf_idf_transformer = TfidfTransformer() tf_idf = tf_idf_transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(x_train)) x_train_weight = tf_idf.toarray() # 训练集TF-IDF权重矩阵 tf_idf = tf_idf_transformer.transform(vectorizer.transform(x_test)) x_test_weight = tf_idf.toarray() # 测试集TF-IDF权重矩阵 四、将数据转换为DMatrix类型XGBoost 的二进制的缓存文件，加载的数据存储在对象 DMatrix 中。 # 将数据转化为DMatrix类型 dtrain = xgb.DMatrix(x_train_weight, label=y_train) dtest = xgb.DMatrix(x_test_weight, label=y_test) # 保存测试集数据，以便模型训练完成直接调用 # dtest.save_binary('data/dtest.buffer') 五、构建XGBoost模型XGBoost有两大类接口：XGBoost原生接口 和 scikit-learn接口 ，并且XGBoost能够实现 分类 和 回归 两种任务。 1、XGBoost模型主要参数XGBoost所有的参数分成了三类：通用参数：宏观函数控制；Booster参数：控制每一步的booster；目标参数：控制训练目标的表现。 （1）通用参数 booster[默认gbtree]：gbtree：基于树的模型、gbliner：线性模型silent[默认0]：值为1时，静默模式开启，不会输出任何信息nthread[默认值为最大可能的线程数]：这个参数用来进行多线程控制，应当输入系统的核数。 如果你希望使用CPU全部的核，那就不要输入这个参数，算法会自动检测它 （2）Booster参数这里只介绍tree booster，因为它的表现远远胜过linear booster，所以linear booster很少用到 eta[默认0.3]：和GBM中的 learning rate 参数类似。 通过减少每一步的权重，可以提高模型的鲁棒性。常用的值为0.2, 0.3max_depth[默认6]：这个值为树的最大深度。max_depth越大，模型会学到更具体更局部的样本。常用的值为6gamma[默认0]：Gamma指定了节点分裂所需的最小损失函数下降值。 这个参数的值越大，算法越保守。这个参数的值和损失函数息息相关。subsample[默认1]：这个参数控制对于每棵树，随机采样的比例。 减小这个参数的值，算法会更加保守，避免过拟合。但是，如果这个值设置得过小，它可能会导致欠拟合。 常用的值：0.7-1colsample_bytree[默认1]：用来控制每棵随机采样的列数的占比(每一列是一个特征)。 常用的值：0.7-1 （3）学习目标参数 objective[默认reg:linear]：这个参数定义需要被最小化的损失函数。binary:logistic二分类的逻辑回归，返回预测的概率。multi:softmax 使用softmax的多分类器，返回预测的类别。这种情况下，还需要多设一个参数：num_class(类别数目)。 multi:softprob 和multi:softmax参数一样，但是返回的是每个数据属于各个类别的概率。eval_metric[默认值取决于objective参数的取值]：对于有效数据的度量方法。 对于回归问题，默认值是rmse，对于分类问题，默认值是error。其他的值：rmse 均方根误差； mae 平均绝对误差；logloss 负对数似然函数值；error 二分类错误率(阈值为0.5)； merror 多分类错误率；mlogloss 多分类logloss损失函数；auc 曲线下面积。seed[默认0]：随机数的种子 设置它可以复现随机数据的结果。 2、XGBoost模型 （1）基于XGBoost原生接口的分类 #基于XGBoost原生接口的分类 #xgboost模型构建 param = {'silent': 0, 'eta': 0.3, 'max_depth': 6, 'objective': 'multi:softmax', 'num_class': 3, 'eval_metric': 'merror'} # 参数 evallist = [(dtrain, 'train'), (dtest, 'test')] num_round = 100 # 循环次数 xgb_model = xgb.train(param, dtrain, num_round,evallist) # 保存训练模型 # xgb_model.save_model('data/xgb_model') # xgb_model=xgb.Booster(model_file='data/xgb_model') #加载训练好的xgboost模型 （2）基于Scikit-learn接口的分类 #基于Scikit-learn接口的分类 # 训练模型 model = xgb.XGBClassifier(max_depth=6, learning_rate=0.1, n_estimators=100, silent=True, objective='multi:softmax') model.fit(x_train_weight, y_train) y_predict=model.predict(x_test_weight) 六、使用XGBoost做预测，并对模型进行评估 ''' #利用训练完的模型直接测试 xgb_model = xgb.Booster(model_file='data/xgb_model') # init model #加载模型 dtest = xgb.DMatrix('data/test.buffer') #加载数据 xgb_test(dtest,xgb_model) ''' y_predict = xgb_model.predict(dtest) # 模型预测 label_all = ['负面', '中性','正面'] confusion_mat = metrics.confusion_matrix(y_test, y_predict) df = pd.DataFrame(confusion_mat, columns=label_all) df.index = label_all print('准确率：', metrics.accuracy_score(y_test, y_predict)) print('confusion_matrix:', df) print('分类报告:', metrics.classification_report(y_test, y_predict))模型分类结果如下：
分类结果如下：
XGBoost与LightGBM文本分类源代码及数据集.zip-机器学习文档类资源-CSDN下载 参考：1、安装包下载网址 2、XGBoost学习文档 3、XGBoost和LightGBM的参数以及调参 4、XGBoost数据比赛之调参 5、LightGBM调参笔记 6、kaggle——泰坦尼克之灾(基于LGBM） 本人博文NLP学习内容目录： 一、NLP基础学习 1、NLP学习路线总结 2、TF-IDF算法介绍及实现 3、NLTK使用方法总结 4、英文自然语言预处理方法总结及实现 5、中文自然语言预处理方法总结及实现 6、NLP常见语言模型总结 7、NLP数据增强方法总结及实现 8、TextRank算法介绍及实现 9、NLP关键词提取方法总结及实现 10、NLP词向量和句向量方法总结及实现 11、NLP句子相似性方法总结及实现 12、NLP中文句法分析 二、NLP项目实战 1、项目实战-英文文本分类-电影评论情感判别 2、项目实战-中文文本分类-商品评论情感判别 3、项目实战-XGBoost与LightGBM文本分类 4、项目实战-TextCNN文本分类实战 5、项目实战-Bert文本分类实战 6、项目实战-NLP中文句子类型判别和分类实战 交流学习资料共享欢迎入群：955817470（群一），801295159（群二） |
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