北京赛车怎样八码不连挂

教程 | 如何通过Scikit-Learn实现多类别文本分类?_凤凰科技
因此我们会保持原样


sublinear_df 设为 True 从而使用频率的对数形式”潘石屹透露,SOHO 3Q截至目前已拥有2.55万个座位我迫不及待想看到我们能实现什么他再度谈到无人驾驶,未来的车可以你告诉它去哪,它带你去,无论是什么工具和设备,未来都应该是智能的,这种发展的动力会带动中国经济发展20-50年

我们使用 Python 和 Jupyter Notebook 开发系统,机器学习方面则借助 Scikit-Learn本项目的 GitHub 地址见文中

问题表述

该问题是监督式文本分类问题,我们的目标是调查哪种监督式机器学习方法最适合解决它

多类别分类器:特征和设计

为了训练监督式分类器,我们首先将「消费者投诉叙述」转化为数字向量

有了这个向量表达的文本后,我们可以训练监督式分类器来训练看不到的「消费者投诉叙述」并预测它们的「产品」我们研究了向量表示,例如 TF-IDF 加权向量我们想有一个分类器,能够对多数类提供较高的预测精度,同时对少数类保持合理的准确度

朴素贝叶斯分类器:最适合字数统计的是多项式变体:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['Consumer_complaint_narrative'], df['Product'], random_state = 0)
count_vect = CountVectorizer()
X_train_counts = count_vect.fit_transform(X_train)
tfidf_transformer = TfidfTransformer()
X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts)
clf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, y_train)

在拟合好训练集后,让我们做一些预测华信国际关联公司安安国际在新加坡交易所下跌8%,为2月2日以来最大跌幅SOHO 3Q就是把办公利用起来,像Airbnb就是把住宅可以利用起来

“我们一定要做新的行业,市场上需要的是新的服务,我们做SOHO 3Q就是鼓励年轻人不断创业消费者的投诉更集中于收取欠款、信用报告和抵押方面

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(8,6))
df.groupby('Product').Consumer_complaint_narrative.count().plot.bar(ylim=0)
plt.show()


当我们遇到这样的问题时,我们使用标准算法解决这些问题必然会遇到困难在最糟糕的情况下,少数类别被视为异常值并被忽略我们将使用 sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer 为每个消费者投诉叙述计算一个 tf-idf 向量

上海证券交易所

2018年03月01日

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf = TfidfVectorizer(sublinear_tf=True, min_df=5, norm='l2', encoding='latin-1', ngram_range=(1, 2), stop_words='english')
features = tfidf.fit_transform(df.Consumer_complaint_narrative).toarray()
labels = df.category_id
features.shape


(4569, 12633)

现在,4569 个消费者投诉描述中的每一个由 12633 个特征表达,代表不同的 unigrams 和 bigrams 的 tf-idf 分数


输入: Consumer_complaint_narrative

实例:「我的信用报告中有过时的信息,我以前有争议的是这些信息已超过七年未被删除,并且不符合信用报告的要求」

输出:product

实例:信用报告

我们将删除「消费者投诉叙述」栏中的缺失值,并添加一列来将产品编码为整数,因为分类变量通常用整数表示比用字符串更好

model = LinearSVC()
X_train, X_test, y_train, y_test, indices_train, indices_test = train_test_split(features, labels, df.index, test_size=0.33, random_state=0)
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
from sklearn.metrics import confusion_matrix
conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,10))
sns.heatmap(conf_mat, annot=True, fmt='d',
xticklabels=category_id_df.Product.values, yticklabels=category_id_df.Product.values)
plt.ylabel('Actual')
plt.xlabel('Predicted')
plt.show()

正如我们所希望的,绝大多数预测都在对角线结束(预测标签=实际标签)

数据探索

在深入训练机器学习模型之前,我们首先应该看一些实例,以及每个类别的投诉数量:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('Consumer_Complaints.csv')
df.head()

对于这个项目,我们只需要两栏——「产品」和「消费者投诉叙述」例如,新闻报道通常是按照主题进行构架;内容或产品通常是根据类别添加标签;可以根据用户如何在线讨论某个产品或品牌将其分为多个群组......

然而,互联网上绝大多数的文本分类文章和教程都是二进制文本分类,比如垃圾邮件过滤,情感分析马丁内斯个人已经接受了一份为期4年价值180万欧的合约尽管埃德尔取得进球,但未能帮助球队取得胜利,他们已经遭遇联赛5连平

模型评估

继续使用我们的最佳模型(LinearSVC),我们将查看混淆矩阵,并展示预测标签和实际标签之间的差异这种错误总是发生

 

 

 

 

以下为公告全文:

关于15华信债(136093)盘中临时停牌的公告

15华信债(136093)今日上午交易出现异常波动因此,这就是我们今天要做的事情:将消费者的金融投诉分为 12 个预定义的类别”近日,SOHO中国董事长潘石屹在他的个人摄影展上表示,开发商始终要想到市场上面需要什么就做什么,不需要的就别做了然而,仍然存在大量错误分类,看看这些是由什么造成的可能很有趣:

from IPython.display import display
for predicted in category_id_df.category_id:
for actual in category_id_df.category_id:
if predicted != actual and conf_mat[actual, predicted] = 10:
print("'{}' predicted as '{}' : {} examples.".format(id_to_category[actual], id_to_category[predicted], conf_mat[actual, predicted]))
display(df.loc[indices_test[(y_test == actual) (y_pred == predicted)]][['Product', 'Consumer_complaint_narrative']])
print('')


如你所见,一些错误分类的投诉涉及多个主题(比如涉及信用卡和信用报告的投诉)

选自towardsdatascience

作者:Susan Li

机器之心编译

参与:程耀彤、黄小天

互联网的绝大多数的文本分类都是二进制的,本文要解决的问题更为复杂

具体来说,对于我们数据集中的每一项,我们将计算一种被称为词频、反向文档频率的值,其缩写为 tf-idf

norm 设为 l2,以确保我们所有特征向量的欧几里德范数为 1过去20多年,开发商已经建了很多房子,现在就是把这些空置房子充分利用起来,而不是建更多房子

从文本中提取特征的一种常见方法是使用词袋模型:对于每个文档,我们案例中的投诉叙述、单词的出现(通常是频率)被考虑在内,而它们出现顺序则被忽略

我们将对以下四种模型进行基准测试:

Logistic 回归

(多项式)朴素贝叶斯

线性支持向量机

随机森林

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.model_selection import cross_val_score
models = [
RandomForestClassifier(n_estimators=200, max_depth=3, random_state=0),
LinearSVC(),
MultinomialNB(),
LogisticRegression(random_state=0),
]
CV = 5
cv_df = pd.DataFrame(index=range(CV * len(models)))
entries = []
for model in models:
model_name = model.__class__.__name__
accuracies = cross_val_score(model, features, labels, scoring='accuracy', cv=CV)
for fold_idx, accuracy in enumerate(accuracies):
entries.append((model_name, fold_idx, accuracy))
cv_df = pd.DataFrame(entries, columns=['model_name', 'fold_idx', 'accuracy'])
import seaborn as sns
sns.boxplot(x='model_name', y='accuracy', data=cv_df)
sns.stripplot(x='model_name', y='accuracy', data=cv_df,
size=8, jitter=True, edgecolor="gray", linewidth=2)
plt.show()


cv_df.groupby('model_name').accuracy.mean()


模型名称

线性支持向量机:0.822890

Logistic 回归:0.792927

(多项式)朴素贝叶斯:0.688519

随机森林:0.443826

名称:精确度,dtype:float64


线性支持向量机和 Logistic 回归比其他两个分类器执行的更好,前者具有轻微的优势,其中位精度约为 82%

最后,我们打印出每个类的分类报告:

from sklearn import metrics
print(metrics.classification_report(y_test, y_pred, target_names=df['Product'].unique()))


原文链接:https://towardsdatascience.com/multi-class-text-classification-with-scikit-learn-12f1e60e0a9f



在马丁内斯完成帽子戏法的比赛中,总经理奥西利奥正坐在现场考察这名球员

本所提醒投资者注意交易风险,理性投资

ngram_range 设为 (1, 2),表示我们想要考虑 unigrams 和 bigrams分类器假设每个新投诉都被分配到一个且仅一个的类别之中马丁内斯的加盟能够在一定程度上环节这一压力该媒体报道称愿意支付伊卡尔迪1亿1千万的违约金

文本表达

分类器和学习算法不能直接处理原始形式的文本文档,因为它们大多数都期望大小固定的数字特征向量而不是具有可变长度的原始文本文档

min_df 是单词必须存在的最小文档数量大多数情况下,现实世界的问题更为复杂

但是,在学习不平衡数据的情况下,我们最感兴趣的是多数类这是多类别文本分类问题 北京商报讯(记者 彭耀广)“中国已经不缺房子,现在需要的就是把这些房子都充分利用起来中国华信港股控股子公司华信金融投资低开低走,跌幅不断扩大,现股价重挫22.78%,报价0.61港元

netease 本文来源:北京商报 责任编辑:王晓易_NE0011

 

 

A股华信国际一度跌停,现跌8.16%

再次,我们使用卡方检验来找到与每个类别最相关的项:

model.fit(features, labels)
N = 2
for Product, category_id in sorted(category_to_id.items()):
indices = np.argsort(model.coef_[category_id])
feature_names = np.array(tfidf.get_feature_names())[indices]
unigrams = [v for v in reversed(feature_names) if len(v.split(' ')) == 1][:N]
bigrams = [v for v in reversed(feature_names) if len(v.split(' ')) == 2][:N]
print("# '{}':".format(Product))
print(" . Top unigrams:\n . {}".format('\n . '.join(unigrams)))
print(" . Top bigrams:\n . {}".format('\n . '.join(bigrams)))

# 『银行账户或服务』:

. 最高的 unigrams:

. 银行

. 账户

. 最高的 bigrams:

. 借记卡

. 透支费用

# 『消费者贷款』:

. 最高的 unigrams:

. 交通工具

. 车

. 最高的 bigrams:

. 个人贷款

. 历史 xxxx

# 『信用卡』:

. 最高的 unigrams:

. 卡

. 发现

. 最高的 bigrams:

. 信用卡

. 发现卡

# 『信用报告』:

. 最高的 unigrams:

. equifax

. 全联公司

. 最高的 bigrams:

. xxxx 账户

. 全联公司

# 『讨回欠款』:

. 最高的 unigrams:

. 债务

. 收集

. 最高的 bigrams:

. 账户信用

. 时间提供

# 『汇款』:

. 最高的 unigrams:

. paypal

. 汇款

. 最高的 bigrams:

. 汇款

. 寄钱

# 『抵押』:

. 最高的 unigrams:

. 抵押

. 国际支付宝

. 最高的 bigrams:

. 贷款修改

. 抵押公司

# 『其他金融服务』:

. 最高的 unigrams:

. 护照

. 牙齿

. 最高的 bigrams:

. 规定支付

. 帮助支付

# 『发薪日贷款』:

. 最高的 unigrams:

. 发薪日

. 贷款

. 最高的 bigrams:

. 发薪日贷款

. 发薪日

# 『预付卡』:

. 最高的 unigrams:

. 充值

. 服务

. 最高的 bigrams:

. 预付卡

. 使用卡

# 『学生贷款』:

. 最高的 unigrams:

. navient

. 贷款

. 最高的 bigrams:

. 学生贷款

. sallie mae

# 『虚拟货币』:

. 最高的 unigrams:

. https

. tx

. 最高的 bigrams:

. 想要钱

. xxxx 提供者

它们符合我们的预期

当出现新投诉时,我们希望将其分配到 12 个类别中的一个

与克罗托内的比赛伊卡尔迪因伤没有出场,由于锋线板凳深度匮乏,埃德尔和青年队球员皮纳蒙蒂被迫搭档中锋组合

我们可以使用 sklearn.feature_selection.chi2 来查找与每个产品最相关的项:

from sklearn.feature_selection import chi2
import numpy as np
N = 2
for Product, category_id in sorted(category_to_id.items()):
features_chi2 = chi2(features, labels == category_id)
indices = np.argsort(features_chi2[0])
feature_names = np.array(tfidf.get_feature_names())[indices]
unigrams = [v for v in feature_names if len(v.split(' ')) == 1]
bigrams = [v for v in feature_names if len(v.split(' ')) == 2]
print("# '{}':".format(Product))
print(" . Most correlated unigrams:\n. {}".format('\n. '.join(unigrams[-N:])))
print(" . Most correlated bigrams:\n. {}".format('\n. '.join(bigrams[-N:])))

# 『银行账户或服务』:

. 最相关的 unigrams:

. 银行

. 透支

. 最相关的 bigrams:

. 透支费

. 支票账户

# 『消费者贷款』:

. 最相关的 unigrams:

. 车

. 交通工具

. 最相关的 bigrams:

. 交通工具 xxxx

. 丰田金融

# 『信用卡』:

. 最相关的 unigrams:

. 花旗

. 卡

. 最相关的 bigrams:

. 年费

. 信用卡

# 『信用报告』:

. 最相关的 unigrams:

. 益百利

. equifax

. 最相关的 bigrams:

. 全联公司

. 信用报告

# 『讨回欠款』:

. 最相关的 unigrams:

. 收集

. 债务

. 最相关的 bigrams:

. 讨回全款

. 讨债公司

# 『汇款』:

. 最相关的 unigrams:

. wu

. paypal

. 最相关的 bigrams:

. 西联汇款

. 汇款

# 『抵押』:

. 最相关的 unigrams:

. 修正

. 抵押

. 最相关的 bigrams:

. 抵押公司

. 贷款修改

# 『其他金融服务』:

. 最相关的 unigrams:

. 牙齿

. 护照

. 最相关的 bigrams:

. 帮助支付

. 规定支付

# 『发薪日贷款』:

. 最相关的 unigrams:

. 借款

. 发薪日

. 最相关的 bigrams:

. 大图片

. 发薪日贷款

# 『预付卡』:

. 最相关的 unigrams:

. 服务

. 充值

. 最相关的 bigrams:

. 获得资金

. 预付卡

# 『学生贷款』:

. 最相关的 unigrams:

. 学生

. navient

. 最相关的 bigrams:

. student loans

. student loan

# 『虚拟货币』:

. 最相关的 unigrams:

. 手柄

. https

. 最相关的 bigrams:

. xxxx 提供者

. 想要钱

它们都有道理,难道不是吗根据FCInterNews.it的报道,如果球队无法杀入欧冠联赛,那么伊卡尔迪将离开球队

郑鑫桐 本文来源:肆客足球APP 责任编辑:郑鑫桐_BJS5086 如果你想要 PySpark 实现,请阅读下篇文章作者使用 Python 和 Jupyter Notebook 开发系统,并借助 Scikit-Learn 实现了消费者金融投诉的 12 个预定义分类

清理完成后,这是我们将要处理的前五行数据:

from io import StringIO
col = ['Product', 'Consumer complaint narrative']
df = df[col]
df = df[pd.notnull(df['Consumer complaint narrative'])]
df.columns = ['Product', 'Consumer_complaint_narrative']
df['category_id'] = df['Product'].factorize()[0]
category_id_df = df[['Product', 'category_id']].drop_duplicates().sort_values('category_id')
category_to_id = dict(category_id_df.values)
id_to_category = dict(category_id_df[['category_id', 'Product']].values)
df.head()

不平衡类

我们看到每件产品的投诉数量不平衡副主席萨内蒂和前国米球星迭戈-米利托都在协商中起到了非常重要的作用根据《上海证券交易所交易规则》和《上海证券交易所证券异常交易实时监控细则》的有关规定,本所决定,自2018年03月01日10时17分开始暂停15华信债(136093)交易,自2018年03月01日14时55分起恢复交易我们可以使用很多算法来解决这类问题

原标题:教程 | 如何通过Scikit-Learn实现多类别文本分类


GitHub 地址:https://github.com/susanli2016/Machine-Learning-with-Python/blob/master/Consumer_complaints.ipynb

商业活动中有很多文本分类应用

他说,人类发明工具是人和动物的巨大区别,未来人们再也不需要学习工具了,而是工具学习人

特此公告

在完成上述数据转换之后,现在我们拥有所有的特征和,是时候训练分类器了在2000万欧外加奖金的报价被拒绝后,双方又进行了新的协商,如今达成协议的转会费暂时没有对外公布

我们还创建了几个字典供将来使用至于未来做成规模后是否去做REITs,他表示没有想过

模型选择

我们现在准备尝试不同的机器学习模型,评估它们的准确性并找出潜在问题的根源

stop_words 设为 "english" 来删除所有常用代词 ("a", "the", ...) 以减少噪音特征的数量

在拿下马丁内斯后,谁是他身边的搭档成为了管理层比较关心的问题,因为伊卡尔迪存在很大的离队可能对于某些情况,如欺诈检测或癌症预测,我们则需要仔细配置我们的模型或人为地平衡数据集,比如欠采样或过采样每个类别常规算法往往偏向于多数类别,而不考虑数据分布据悉双方已经对这笔交易达成协议,马丁内斯加盟在即

原标题:上交所:因交易异常波动 暂停15华信债交易至14点55分

3月1日,上交所公告称暂停15华信债交易至14点55分,因交易出现异常波动

print(clf.predict(count_vect.transform(["This company refuses to provide me verification and validation of debt per my right under the FDCPA. I do not believe this debt is mine."])))


「『收回欠款』」

df[df['Consumer_complaint_narrative'] == "This company refuses to provide me verification and validation of debt per my right under the FDCPA. I do not believe this debt is mine."]

print(clf.predict(count_vect.transform(["I am disputing the inaccurate information the Chex-Systems has on my credit report. I initially submitted a police report on XXXX/XXXX/16 and Chex Systems only deleted the items that I mentioned in the letter and not all the items that were actually listed on the police report. In other words they wanted me to say word for word to them what items were fraudulent. The total disregard of the police report and what accounts that it states that are fraudulent. If they just had paid a little closer attention to the police report I would not been in this position now and they would n't have to research once again. I would like the reported information to be removed : XXXX XXXX XXXX"])))


「『信用报告』」

df[df['Consumer_complaint_narrative'] == "I am disputing the inaccurate information the Chex-Systems has on my credit report. I initially submitted a police report on XXXX/XXXX/16 and Chex Systems only deleted the items that I mentioned in the letter and not all the items that were actually listed on the police report. In other words they wanted me to say word for word to them what items were fraudulent. The total disregard of the police report and what accounts that it states that are fraudulent. If they just had paid a little closer attention to the police report I would not been in this position now and they would n't have to research once again. I would like the reported information to be removed : XXXX XXXX XXXX"]


不是太寒酸

原标题:李彦宏:百度下个月将推出“带屏幕的智能音箱”

全国政协委员、百度董事长李彦宏今天下午表示,百度下个月会推出“带屏幕的智能音箱”,可以语音控制也可以屏幕显示因此,在预处理步骤中,文本被转换为更易于管理的表达